D-DiT：由耶鲁大学与字节跳动（Seed）开发的多模态扩散模型

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D-DiT是什么

D-DiT（Dual Diffusion Transformer）是由卡内基梅隆大学、耶鲁大学与字节跳动Seed实验室联合推出的一款创新性多模态扩散模型。该模型在图像生成与理解任务中实现了前所未有的统一化处理，通过结合连续图像扩散和离散文本扩散技术，基于双向注意力机制对图像和文本模态进行同步训练。

作为一款基于多模态扩散Transformer架构的视觉语言模型，D-DiT不仅能够实现从文本到图像和从图像到文本的双向生成任务，还支持包括视觉问答、图像描述生成在内的多种应用场景。其独特的联合扩散目标训练方法，使其在多模态理解和生成能力方面达到了与传统自回归模型相媲美的水平，为视觉语言模型的发展开辟了新的研究方向。

D-DiT的主要功能

文本到图像生成：根据提供的文本描述，精准生成高质量的图像内容。
图像到文本生成：从输入的图像中提取信息，生成描述性文本、标题或视觉问答的答案。
视觉问答：结合给定图像和相关问题文本，输出准确的问题答案。
多模态理解：支持多种视觉语言任务，包括图像描述生成、视觉指令理解和长文本内容生成等。
双向生成能力：同时具备从文本到图像和从图像到文本的生成能力，展现出高度的灵活性与适应性。

D-DiT的技术原理

双分支扩散模型：D-DiT创新性地结合了连续图像扩散（Continuous Image Diffusion）与离散文本扩散（Discrete Text Diffusion）。在图像生成方面，采用流匹配技术实现逆向扩散过程；而在文本处理上，则利用掩码扩散技术逐步去噪以生成高质量文本内容。
多模态Transformer架构：
- 图像分支：专门负责处理和解析图像数据，输出对应的扩散目标特征。
- 文本分支：专注于处理和理解文本信息，生成相应的扩散目标表示。
联合训练目标：D-DiT通过一个统一的扩散目标对图像和文本模态进行协同训练。其中，图像扩散损失基于流匹配损失函数，主要用于优化逆向图像生成过程；而文本扩散损失则采用掩码扩散机制，专注于提升文本生成效果。这种联合训练方式使模型能够更好地捕捉跨模态特征，实现更深层次的信息交互。
双向注意力机制：通过引入创新性的双向注意力机制，D-DiT实现了图像与文本之间的高效信息对齐，确保两者在生成过程中达到最佳协同效果。