主要观点总结
本文介绍了DiG模型，一个使用门控线性注意力机制的高效可扩展的Diffusion Transformer模型。文章详细描述了DiG模型的设计原理、架构、复杂度分析以及实验结果。DiG模型旨在提高扩散模型的适用性，通过门控线性注意力机制应对长序列建模问题。此外，文章还提供了与其他模型的比较以及实验结果分析。
关键观点总结
关键观点1: DiG模型的设计原理
DiG模型结合了GLA（门控线性注意力机制）和ViT（视觉转换器）的特点，旨在提高扩散模型的效率和可扩展性。
关键观点2: DiG模型的架构特点
DiG模型使用轻量级的空间重定向和增强模块（SREM）来控制扫描方向和局部感知。该架构结合了深度卷积和注意力机制，以实现全局和局部上下文的建模。
关键观点3: DiG模型的复杂度分析
DiG模型具有较低的计算复杂度和参数量，与基线模型相比，更有效地利用计算资源。
关键观点4: DiG模型的实验结果
在ImageNet上的实验结果表明，DiG模型在class-conditional图像生成任务上取得了优越的性能，与基线模型和其他先进方法相比具有竞争力。
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