2.6 亿参数循环扩散模型反超 6 倍大小基线，推理算力省近 5 倍
burkov · x · 2026-10-16
Andriy Burkov 介绍一项文生图研究：循环扩散 transformer（looped diffusion transformer）仅 2.6 亿参数，却在效果上超过 6 倍于其规模的基线模型，同时将推理计算量削减近 5 倍。核心思路是让同一 transformer 反复迭代而非堆参数，展示了「循环复用计算」在扩散模型中的潜力，对端侧与低成本生成有直接参考价值。
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