EVI-009
Evidence
§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）。
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|---|---|
| updated | |
| type | evidence |
| claims | CLM-009 |
| source | PPR-2212.09748 |
| observation | §1 设计论题陈述 + Table 2/Table 3（DiT vs U-Net 系列对比）+ Table 6（U-Net 基线 Gflops） |
| method | 以 ADM 评估套件统一口径，比较 DiT-XL/2 与 U-Net backbone diffusion 基线（ADM/ADM-U/ADM-G/LDM 系列） |
| scope | Table 2/3 全部 U-Net 行目；架构级对比而非受控消融（非同参数量/同预算配对） |
Result
256（Table 2）：DiT-XL/2-G 2.27 vs 最佳 U-Net diffusion LDM-4-G 3.60、ADM-G+U 3.94；512（Table 3）：3.04 vs ADM-G+U 3.85。算力（Table 6）：DiT-XL/2 118.6G（256）/ 524.6G（512） vs ADM 1120G/1983G、ADM-U 742G/2813G、LDM-4 103.6G——质量更优的同时算力低于 pixel U-Net 约一个量级。
Caveats
非受控对比：DiT 训练预算（7M/3M steps）高于多数基线的常规预算（2.35M 时 FID 2.55 仍占优，见 EVI-001）；比较混合了架构、预算、guidance 设定多因素。claim 中 “not crucial” 是论文的诠释——证据直接支撑的是“可替换且质量不降（反升）”。
关联（17）
- 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-009 U-Net 归纳偏置对 diffusion 质量非关键：标准 ViT 可直接替换 U-Net backbone，并在同等评估协议下取得优于既有 U-Net-based diffusion 模型的质量。
- EVI-001 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）。
- CFL-001 表面冲突：CLM-009（DiT）称'U-Net 归纳偏置对生成质量非关键，可换 ViT'，CLM-015（LDM）称'2D 卷积归纳偏置对重建保真关键，容忍低压缩'。论文核实：两处'U-Net'是不同网络（second-stage 去噪 UNet vs first-stage 压缩 autoencoder），同名异物、可同真互补，提议 terminology-difference。
- VER-009 核验 CLM-009 架构论题：可检验部分（ViT 替换 U-Net 质量反升）与 Table 2/3/6 一致；'归纳偏置非关键'属作者诠释（非受控对比），按 A4 保留。partially-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-005 co-source 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）。
- 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-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）。