Motivation
Diffusion中常用的Backbone是UNet，使用 resnet 和 transformer 交替进行的，这样内存memory存储 其实也是不断shuffle变化的，resnet 以 feature 看 memory，而 transformer 以 token 看memory。如果可以统一memory的计算架构，那么memory的view就会好看很多。
用ViT结构代替UNet结构来做扩散模型
U-ViT的一篇同期工作 DiT: Scalable Diffusion Models with Transformers 也提出了使用ViT代替U-Net的思想，不同的是DiT中没有引入long skip connection也依然取得了杰出的效果，且DIT用ViT做 class-label 的 conditional image generation，U-ViT则进一步完成了ViT的 class-label、text、image等任意 的 conditional image generation。
Method
如下图所示，U-ViT 延续了 ViT 的方法，将带噪图片划分为多个patch之后，将时间t，条件c，图像patch，视作token输入到Transformer block，同时加上position encoding，同时在网络浅层和深层之间引入long skip connection。经过 5 层 transformer block，得到输出的token，经过Linear Layer将token变为patch，最后经过3x3的Conv得到最终的pred_noise image。
Ablation Study
可以看出，long skip connection对于图像生成的FID分数是至关重要的。
总结
U-ViT是一种简单且通用的基于ViT的扩散概率模型的主干网络，U-ViT把所有输入，包括图片、时间、条件都当作token输入，并且引入了long skip connection。U-ViT在无条件生成、类别条件生成以及文到图生成上均取得了可比或者优于CNN的结果。
