简要探讨视频生成模型的下一个趋势：扩散变换器

扩散模型是一类生成模型，通过逐步添加噪声并去噪来生成数据。潜在扩散模型在压缩的低维空间中操作，使用自编码器降低计算复杂度，同时保留重要特征。U-Net在扩散过程中用于去噪，而变压器则通过自注意力机制捕捉全局上下文。两者在数据量和特征捕捉上各有优劣，适用于不同场景。