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D-DiT（Dual Diffusion Transformer）是卡内基梅隆大学、耶鲁大学和字节跳动Seed实验室推出的多模态扩散模型，能统一图像生成和理解任务。模型结合连续图像扩散（流匹配）和离散文本扩散（掩码扩散），基于双向注意力机制同时训练图像和文本模态。