Looped Diffusion Transformer论文发布
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Looped Diffusion Transformer论文发布
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AI 综述
2026年9月30日，论文《Looped Diffusion Transformer》（arXiv 2609.40305）发布，提出在每个去噪步内让共享的 Transformer 模块组循环多次；作者称朴素循环效果不稳定，通过每次循环的深度监督和自调制注意力加以解决。10月13日，r/MachineLearning 一则帖子称，该论文的 B/16 代码与权重以 MIT 许可发布，权重托管于 Hugging Face 的 sensenova 名下；发帖者据此在 M5 Pro 上以 PyTorch MPS、fp32、100 步 Euler、CFG 6.0 运行，每个提示复用同一随机种子，循环深度取 1 至 4。帖子还称模型按深度 4 训练，README 表示其他深度无需重新训练即可使用。上述运行条件与许可仅针对该 B/16 代码与权重，不代表其他模型或操作同样适用。
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最新进展10月13日 02:13
Looped Diffusion Transformer：同一组模块在每个去噪步内循环多次，采样时可调循环深度报道时间线
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10月13日
- r/MachineLearningLooped Diffusion Transformer：同一组模块在每个去噪步内循环多次，采样时可调循环深度
论文 Looped Diffusion Transformer（arXiv 2609.40305）提出在每个去噪步内让共享的 Transformer 模块组循环多次，作者称朴素循环效果不稳定，通过每次循环的深度监督和自调制注意力解决。
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