EasyControl 的出现无疑为基于Transformer的扩散模型注入了强大的控制能力，有效地弥补了DiT模型在条件控制方面的不足。其对多种控制模式的支持，以及令人印象深刻的吉卜力画风转换能力，都预示着其在AI内容生成领域拥有广阔的应用前景。凭借其高效、灵活和易用的特点， EasyControl 有望成为DiT模型生态中一个重要的组成部分。

虽然一些结合 CNNs 和 Transformer 的混合模型取得了一定进展，但在性能提升和计算成本降低之间仍未找到理想的平衡。 在此背景下，云南大学信息科学与工程学院的研究人员展开了深入研究。他们提出了 VMAXL-UNet，这是一种全新的医学图像分割网络，融合了结构化 ...

One of the latest groundbreaking methods is the combination of the UNet network with Swin Transformer and Convolutional Neural Networks (CNNs). This hybrid approach leverages the best of both ...