多模态扩散变换器（MM-DiT）是一种基于扩散模型的架构，旨在处理和生成包含多种模态的数据，如文本和图像。该架构通过使用独立的权重集分别处理不同模态的信息，从而提高了模型对文本和图像的理解能力，并改善了生成效果。
具体来说，MM-DiT结合了扩散变换器（DiT）和矩形流（Rectified Flows）的形式，通过两个独立的变换器分别处理文本和图像嵌入，并在注意力操作中将两种模态的信息进行交互。这种设计使得文本和图像能够在各自的空间中独立处理，同时也能相互影响，从而提升整体生成质量。
MM-DiT的核心优势在于其多模态兼容性和灵活性，能够扩展到多种模态的数据处理，例如视频等。此外，该架构还引入了改进的自注意力机制和自适应层归一化等技术，进一步增强了模型的性能和效率。
在实际应用中，MM-DiT被广泛用于文本到图像的生成任务中，如Stable Diffusion 3模型中所采用的版本。这些应用展示了MM-DiT在图像质量、排版设计、复杂提示理解和资源效率方面的显著提升
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