对于视觉转换器(ViTs)的显著进展，研究人员使用一种新的自我涌现令牌标记(STL)框架，提高了完全注意力网络(FAN)模型的鲁棒性。这种方法涉及训练FAN令牌标记器来创建有意义的补丁令牌标记，然后训练FAN学生模型。

该项目探索了视觉转换器在基于扩散的生成学习中的有效性，揭示了Diffusion Vision Transformers（DiffiT）。该模型将U形编码器-解码器架构与新型时变自注意模块相结合。DiffiT可以生成高分辨率的图像，具有非常好的...

苹果发布的一款超快速视觉转换器ViT在边缘计算部署中表现出色，运行延迟低于1毫秒。这款视觉转换器的优秀性能，使其在面对大量和复杂的视觉信息处理任务时，都能够保持高效的运行状态，为用户提供了更加快速、准确的...

**研究团队最新发布的技术论文介绍了SoViT，这是一种针对大小和形状进行了优化的视觉转换器，使用先进的缩放方法，其性能与更大的模型相当，但计算量更少。SoViT在图像分类、字幕生成、视觉问答和零样本转移等各个任...