Transformer和Diffusion架构为啥一个适合文字，另外一个适合图片？
网友回复
Transformer和Diffusion架构之所以在处理文字和图片方面表现出各自的优势，是因为它们的设计和工作原理与这两种类型的数据特性紧密相关：
Transformer架构：
Transformer最初是为了改善自然语言处理（NLP）任务而设计的，特别是在论文《Attention Is All You Need》中提出。其核心是自注意力（Self-Attention）机制，能够处理序列数据中的长距离依赖问题，这对于理解语言结构非常重要。Transformer模型能够捕捉文本中的上下文关系，这使得它在诸如翻译、文本摘要、问答等NLP任务上表现出色。文本数据是序列化的，而Transformer的注意力机制特别适合处理序列数据...点击查看剩余70%
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