耶鲁携手ByteSeed等多元机构，共创全新开端：多模态传播模型D-DiT

在人工智能的广阔天地里，一场跨界合作正引领着技术的新潮流。耶鲁大学，这座学术重镇，近期联手科技界新星ByteSeed及多家知名机构，共同推出了革命性的多模态扩散模型——D-DiT。这一创举标志着在处理和理解复杂数据形式上的一大步跨越。D-DiT不仅仅是一个技术名词，它是连接视觉、文本与更多维度信息的桥梁，旨在通过先进的扩散机制，解决跨领域数据融合的挑战。在人工智能日益强调泛化能力和情境理解的今天，D-DiT的诞生无疑为学术界和产业界提供了探索未知、创新应用的强大工具，预示着我们距离实现更加智能化、多维度的未来更近一步。这项技术的潜力巨大，有望在医疗诊断、智能设计、教育等多个领域引发变革，开启多模态学习的新纪元。

　　

d-dit（双重扩散变换器）是由卡内基梅隆大学、耶鲁大学和字节跳动seed实验室共同开发的一种多模态扩散模型，能够统一处理图像生成和理解任务。该模型结合了连续图像扩散（流匹配）和离散文本扩散（掩码扩散），利用双向注意力机制同时训练图像和文本模态。d-dit能够实现文本到图像生成和图像到文本生成的双向任务，支持视觉问答、图像描述生成等多种应用。模型基于多模态扩散变换器架构，通过联合扩散目标进行训练，展示出与自回归模型相媲美的多模态理解和生成能力，为视觉语言模型的发展提供新的方向。

　　

　　D-DiT的主要功能 　　文本到图像生成：根据输入的文本描述生成高质量的图像。 　　图像到文本生成：根据输入的图像生成描述性文本，如图像描述、标题或视觉问答的答案。 　　视觉问答：结合图像和问题文本，生成准确的答案。 　　多模态理解：支持多种视觉语言任务，如图像描述、视觉指令理解和长文本生成。 　　双向生成能力：同时支持从文本到图像和从图像到文本的生成任务，具有高度的灵活性。 　　D-DiT的技术原理 　　双分支扩散模型：D-DiT结合了连续图像扩散（ContinuousImageDiffusion）和离散文本扩散（DiscreteTextDiffusion）。连续图像扩散使用流匹配（FlowMatching）技术，通过逆向扩散过程生成图像。离散文本扩散使用掩码扩散（MaskedDiffusion）技术，逐步去噪生成文本。 　　多模态变换器架构： 　　图像分支：处理图像数据，输出图像的扩散目标。 　　文本分支：处理文本数据，输出文本的扩散目标。 　　联合训练目标：基于一个联合扩散目标同时训练图像和文本模态，图像扩散损失基于流匹配损失，优化图像生成的逆向扩散过程。文本扩散损失基于掩码扩散损失，优化文本生成的逆向扩散过程。通过联合训练，模型能够学习图像和文本之间的联合分布。 　　双向注意力机制：D-DiT使用双向注意力机制，支持模型在图像和文本之间灵活切换，支持无序处理输入模态。这使得模型在生成过程中能够充分利用图像和文本的信息，提升多模态任务的性能。 　　D-DiT的项目地址 　　项目官网： 　　GitHub仓库： 　　arXiv技术论文： 　　D-DiT的应用场景 　　文本到图像生成：根据文本描述生成高质量图像，适用于创意设计、游戏开发、广告制作和教育领域。 　　图像到文本生成：为图像生成描述性文本，辅助视障人士、内容推荐、智能相册等。 　　视觉问答：结合图像和问题生成准确答案，适用于智能助手、教育工具和客服支持。 　　多模态对话系统：在对话中结合图像生成详细回答，适用于智能客服、虚拟助手和教育辅导。 　　图像编辑与增强：根据文本描述修复、转换或增强图像，适用于图像修复、风格转换和图像增强。 　　

以上就是D-DiT—耶鲁大学联合字节Seed等机构推出的多模态扩散模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！