历史背景与研究说明
PixArt-α 将 diffusion transformer、预训练文本编码器和训练效率作为核心问题，成为 2024 DiT/flow image model 浪潮的重要开放研究节点。
日期与版本记录
节点标注日期：2023-09 · 研究母版原记日期：2023-09
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原始资料与进一步阅读
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PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis
https://arxiv.org/abs/2310.00426
当前引用地址
出处、翻译与核验状态
档案节点 #118 · 历史节点
研究母版与补充出处 · 2
AI 艺术谱系研究母版 · p. 34 · 118
原记日期: 2023-09
PixArt-α：高效扩散 Transformer ↗
PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis
生成式视觉发布编年研究母版 · p. 15 · R076
原记日期: 2023-09
PixArt-α：高效扩散 Transformer ↗
Chen et al. — PixArt-α
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母版研究论述与日期尚待独立核验。
引用本节点
ANTI-AI ARCHIVE. PixArt-α：高效扩散 Transformer. 艺术史节点 #118. https://salondesrefuses.cn/zh/art-history/118
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