EVI-005
Evidence
Figure 10/§5.2：小模型多步采样追不平大模型（80.7 Tflops@1000 步 FID 25.9 vs 15.2 Tflops@128 步 23.7），采样算力不可替代模型算力（支撑 CLM-005）。
| id | |
|---|---|
| updated | |
| type | evidence |
| claims | CLM-005 |
| source | PPR-2212.09748 |
| observation | Figure 10 (sample complexity: FID-10K vs sampling steps/Gflops) + §5.2 正文 |
| method | 12 个 400K 步模型各以 [16,32,64,128,256,1000] 采样步生成，FID-10K 对采样步数与单图采样 Gflops 作图 |
| scope | 12 变体 × 6 档步数网格；FID-10K（非 FID-50K） |
Result
Figure 10：小模型随步数增加的 FID 改善趋缓，无法追平大模型。论文锚点对照（§5.2）：DiT-L/2 @1000 步 80.7 Tflops/图 FID-10K 25.9 vs DiT-XL/2 @128 步 15.2 Tflops/图 FID-10K 23.7（采样算力约 5 倍差）。
Caveats
FID-10K 与主表 FID-50K 口径不同（样本数 10K vs 50K），不可跨表比较绝对值。结论限于 400K 步的模型族；未涉及训练更久的模型（XL/2 延长训练的结果不在此网格内）。
关联（15）
- PPR-2212.09748 Scalable Diffusion Models with Transformers
- FRM-2212.09748 DiT 五层重建：以 ViT 替换 latent diffusion 的 U-Net backbone、Gflops 为透镜的 scaling 研究；边界为 class-cond ImageNet 256/512。
- CLM-005 采样算力不能补偿模型算力：DiT 族内小模型即使以数倍单图采样算力生成，FID 仍劣于大模型的低步数采样（锚点数字见 EVI-005）。
- VER-005 核验 CLM-005 采样算力：§5.2 锚点（23.7 vs 25.9、15.2 vs 80.7 Tflops）与 Figure 10 一致，FID-10K 口径已声明。supported。
- EVI-001 co-source Table 2/§5.1/App.A.1：DiT-XL/2-G 256 FID-50K 2.27（sFID 4.60/IS 278.24），3 通道 guidance 口径，优于 LDM-4-G 3.60 与 StyleGAN-XL 2.30（支撑 CLM-009）。
- EVI-002 co-source Table 4/Figure 5：XL/2 @400K adaLN-Zero FID 19.47 最低（<adaLN 25.21<cross-attn 26.14<in-context 35.24），排序训练全程保持（支撑 CLM-002）。
- EVI-003 co-source Figure 8/6 + Table 4：12 变体 Gflops-FID 强负相关；异构同 Gflops 的 S/2 68.40 vs B/4 68.38 相近、缩小 p 单调改善（支撑 CLM-003）。
- EVI-004 co-source Table 3/§5.1：DiT-XL/2-G 512 FID-50K 3.04（sFID 5.02/IS 240.82），优于全部 diffusion 但未超 StyleGAN-XL 2.41（支撑 CLM-009）。
- EVI-006 co-source Figure 9/§4.2：等训练算力下大模型 FID 更低；XL/2 约 10^10 Gflops 后反超 XL/4（训练算力效率，支撑 CLM-006）。
- EVI-007 co-source Table 5/§A.4：decoder original/ft-MSE/ft-EMA FID 2.46/2.30/2.27，encoder 相同免重训互换，差异有限均优于此前的 diffusion（支撑 CLM-007）。
- EVI-008 co-source App. A.1：3 通道 guidance（1.5）FID 2.27 vs 4 通道（1.375）2.20，近似式 3ch(1+x)≈4ch(1+¾x)（支撑 CLM-012 的口径 caveat）。
- EVI-009 co-source §1 + Table 2/3/6：DiT-XL/2 2.27（256）/3.04（512）vs LDM-4-G 3.60/ADM-G+U 3.94 及 118.6G/524.6G 算力对照——架构论题的经验支撑（支撑 CLM-009）。
- EVI-010 co-source §4.1 + Table 4 + Fig.13：未调参 ADM 配方（lr 1e-4/batch 256 全表一致）全程无 loss spike，训练高度稳定（支撑 CLM-010）。
- EVI-011 co-source §3.2 + Table 1/4：p 减半时参数量近似不变（S 33M 等）、Gflops ≥4×（S 0.36→1.41→6.06），验证 patchify 标度（支撑 CLM-011/TH-1）。
- EVI-012 co-source Table 2/3 行内梯度：256 FID 9.62→3.22→2.27、512 12.03→4.64→3.04，档位间改善递减——CFG 效应与饱和（支撑 CLM-012）。