在深度学习和计算机视觉领域，生成模型（如Stable Diffusion和DiT）已经取得了显著进展。这两种模型在图像生成的任务中表现出色，但它们的架构和工作原理有很大的不同。本文将对 Denoising Implicit Transformers (DiT) 和传统的 Stable Diffusion 模型进行比较，帮助读者更好地理解它们的异同。

1. 模型结构和核心原理

Stable Diffusion:

• 扩散模型：Stable Diffusion 是基于扩散模型的生成框架。其工作原理是将图像逐步转化为噪声，然后再通过逆扩散过程逐步恢复出清晰图像。
• U-Net架构：模型通常使用 U-Net 作为其基础网络。U-Net 在每一个生成步骤中逐步减少噪声，直到图像清晰可见。生成过程通过反向扩散来完成。

DiT (Denoising Implicit Transformers):

• Transformer架构：DiT 采用 Transformer 架构来进行生成任务。不同于传统的扩散模型，DiT 使用 Transformer 预测每个时间步的噪声，并借此进行图像生