Looped Diffusion Transformer 據稱以 260M 模型勝過大 6.5 倍模型，推論計算量少 4.9 倍

一篇發布於 arXiv、標示日期為 30 Sep 的未經驗證論文提出 Looped Diffusion Transformer：不再單純放大文字轉影像 DiT，而是在每個去噪步驟中重複執行同一組 Transformer 區塊。作者稱，260M 參數的 looped 模型在多項基準勝過大 6.5 倍的模型，推論計算量則少 4.9 倍；在固定推論預算下，增加 loop depth 的收益高於增加去噪步驟。論文指出，單純重複區塊並不穩定有效，因此加入每次迴圈都執行的深度監督，以及自調節注意力機制。該 B/16 版本的程式碼與權重採 MIT 授權，權重位於 Hugging Face 的 sensenova 帳號；README 稱模型以深度 4 訓練，但取樣時可改用其他深度而不必重新訓練。Reddit 發文者在 M5 Pro 上以 PyTorch MPS、fp32、100 個 Euler steps、CFG 6.0 測試，對每個提示詞重複使用同一個 seed，比較 loop depth 1 至 4；在其測試中，深度 1 每張圖約需 23 至 24 秒，深度 4 約需 43 至 47 秒。發文者展示的五個提示詞中，大部分變化出現在深度 3 前，深度 3 與 4 的結果則相當接近。上述論文主張與實測均來自 Reddit r/MachineLearning 單一來源，目前沒有其他佐證來源，尚不足以視為已驗證結果。