Meta基础AI研究团队与南加州大学合作推出Transfusion技术，创新性地融合Transformer与Diffusion模型，实现单一模型同时高效处理文字与图像数据，突破了多模态模型的技术瓶颈。

Transfusion避免了传统方法中因数据量化导致的信息丢失，采用统一架构和词汇表，结合语言建模与图像扩散技术，显著提升了跨模态处理效能。

通过变分自编码器优化图像数据表示，Transfusion模型在文字生成、图像生成及跨模态转换等任务中均展现卓越表现，且效率远超先前的Chameleon模型。

在基准测试中，Transfusion全面领先，甚至在图像生成上超越DALL-E 2等主流模型，同时保留生成文字的能力，标志着多模态处理技术的重大进展。Transfusion：一模型统驭图文，突破多模态处理瓶颈

Meta基础AI研究团队与南加州大学合作推出Transfusion技术，创新性地融合Transformer与Diffusion模型，实现单一模型同时高效处理文字与图像数据，突破了多模态模型的技术瓶颈。

Transfusion避免了传统方法中因数据量化导致的信息丢失，采用统一架构和词汇表，结合语言建模与图像扩散技术，显著提升了跨模态处理效能。

通过变分自编码器优化图像数据表示，Transfusion模型在文字生成、图像生成及跨模态转换等任务中均展现卓越表现，且效率远超先前的Chameleon模型。

在基准测试中，Transfusion全面领先，甚至在图像生成上超越DALL-E 2等主流模型，同时保留生成文字的能力，标志着多模态处理技术的重大进展。