改进的分布扩散模型（DDMs）

改进的 DDMs 将粒子扩展推迟到 Transformer 后层，并引入随时间变化的 scoring rule schedules，缓解训练开销和固定超参数限制。在 DiT-based latent 设置下，DiT-XL/2 在 class-conditional ImageNet-256^2 上达到 4 steps 4.48 FID、50 steps 2.38 FID；代码和预训练模型已可用。