2.6亿参数循环扩散模型反超6倍大基线

这一事件围绕一项文生图研究展开。据 2026 年 10 月 16 日报道，研究者提出的循环扩散 transformer（looped diffusion transformer）仅有 2.6 亿参数，效果却反超规模约 6 倍的基线模型，同时推理计算量削减近 5 倍。其核心思路是不靠堆参数，而是让同一个 transformer 反复迭代，把计算循环复用，报道称这展现了「循环复用计算」在扩散模型中的潜力。报道还指出，该结果对端侧与低成本生成有直接参考价值。目前公开信息中尚无更多细节，未提及是否开源、所用评测数据集以及与同类方法的具体对比。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。