Looped-DiT 循环复用层数，小参数量胜过 6.5 倍大模型

商汤、清华、南洋理工等机构发布 Looped Diffusion Transformer（Looped-DiT）论文，提出扩散模型的新扩展路径：不靠加大模型规模或增加去噪步数，而是在同一去噪步内重复运行共享的 Transformer 块。实验显示，仅 2.6 亿参数的模型通过循环复用层数即击败 6.5 倍大的模型，同时推理算力节省 4.9 倍。

2026-10-03 ~ 2026-10-04 · 2 条相关

• 循环复用 Transformer 块,2.6 亿参数模型胜过 6.5 倍大模型 — NandoDF · 2026-10-03

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