不落下任何通道：通过残差门理解 Diffusion 训练加速

新研究发现 Diffusion Transformer 的训练加速主要源于 AdaLN-Zero 残差门控路径的重组，而非仅依赖辅助目标的特征约束。研究团队引入归一化参与率（nPR），证实更宽的门控通道参与度直接对应更好的生成质量。基于此提出的无教师模型径向正则化在 ImageNet 256×256（SiT-B/2）上实现了比 dispersive loss 更优的 FID。