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文本扩散采用掩码扩散（Masked Diffusion）方案，用[MASK]token替代真实token模拟损坏状态，再训练模型恢复原始文本，以块为单位并行输出
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7/20/2026
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VerifiedStable Diffusion的文本引导通过CLIP文本编码器将提示词转化为向量70% similarUnverified掩码扩散框架将加噪重新定义为token掩码替换，使扩散过程在离散文本域得以自洽68% similarUnverified研究者提出了掩码扩散（Masked Diffusion）、吸收态扩散（Absorbing Diffusion）等变体以解决文本离散空间的扩散挑战66% similarUnverified主流文生图模型如Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E的底层架构通常是扩散模型与CLIP文本编码器的结合64% similarUnverified纯文本模型基于Transformer架构，仅处理token化的文本序列，缺少将像素信息转化为语义表征的编码通路63% similar
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