MMaDA – 多模态扩散大语言模型：开启 AI 跨模态新时代

MMaDA 是什么

MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是由普林斯顿大学、字节跳动、清华大学及北京大学联合研发的多模态扩散大语言模型。它旨在突破传统多模态模型在架构统一性与后训练方法上的局限性，通过统一的扩散架构，实现文本推理、多模态理解与图像生成的跨领域卓越性能。

核心功能

MMaDA 的核心功能涵盖多个领域：

• 文本生成：能够生成高质量的文本内容，支持从简单描述到复杂推理任务。
• 多模态理解：整合文本与图像数据，支持对图像内容的详细描述和基于图像的问答。
• 文本到图像生成：根据文本描述生成相应图像，支持从抽象概念到具体场景的生成。
• 复杂推理任务：支持处理数学问题、逻辑推理等复杂任务，提供详细的推理过程和准确的答案。
• 跨模态协同学习：基于统一架构和训练策略，实现文本和图像模态之间的协同学习和优化。

技术原理

MMaDA 采用以下关键技术：

• 统一扩散架构：基于共享概率公式和模态无关设计，消除对特定模态组件的需求，实现文本和图像数据的无缝处理。
• 混合长链推理（CoT）微调策略：通过跨模态统一 CoT 格式对齐推理过程，提升复杂任务处理能力。
• 统一强化学习算法 UniGRPO：基于多样化奖励建模，统一推理和生成任务的后训练，确保性能持续提升。

支持平台

MMaDA 支持多种平台，包括：

• GitHub 仓库：提供推理和训练代码。
• HuggingFace 模型库：支持在线体验和本地部署。
• 在线体验 Demo：用户可通过 HuggingFace 平台体验模型功能。

团队介绍

MMaDA 由普林斯顿大学、字节跳动、清华大学及北京大学的顶尖科研团队联合开发。团队成员在人工智能、多模态处理和自然语言处理领域拥有深厚的研究背景和丰富的实践经验。

项目资源

• 官网：https://www.aitop100.cn/tools/mmada
• GitHub 仓库：https://github.com/Gen-Verse/MMaDA
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/Gen-Verse/MMaDA
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.15809
• 在线体验 Demo：https://huggingface.co/spaces/Gen-Verse/MMaDA

业务场景

MMaDA 的应用场景广泛，包括但不限于：

• 创意设计：根据文本描述生成图像，支持艺术创作和设计。
• 虚拟现实：生成虚拟场景和角色，提升用户体验。
• 教育与学术：辅助教学和学术研究，提供复杂问题的推理和解答。
• 内容创作：生成高质量文本和图像内容，支持新闻、广告等领域。
• 图像修复与外推：天然支持图像修复和外推功能，无需额外微调。