一、教程简介

MMaDA-8B-Base 是由普林斯顿大学、字节跳动 Seed 团队、北京大学和清华大学联合研发并于 2025 年 5 月 23 日的发布多模态扩散大语言模型。该模型是首个系统性探索扩散架构作为多模态基础范式的统一模型，旨在通过文本推理、多模态理解和图像生成的深度融合，实现跨模态任务的通用智能能力。相关论文成果为「MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models」。

该教程算力资源采用单卡 A6000，本教程部署的模型为 MMaDA-8B-Base 。提供 Text Generation 、 Multimodal Understanding 和 Text-to-Image Generation 三个示例供测试。

二、运行步骤

1. 启动容器

若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在初始化，由于模型较大，请等待约 2-3 分钟后刷新页面。

2. 使用步骤

1. Text Generation

具体参数：

• Prompt：这里可以输入文本文字。
• Generation Length：生成 tokens 的数量。
• Total Sampling Steps：必须能被（gen_length / block_length）整除。
• Block Length：gen_length 必须能被这个数整除。
• Remasking Strategy：重新掩码策略。
• CFG Scale：无分类器指南。 0 禁用它。
• Temperature：通过 Gumbel 噪声控制随机性。 0 是确定性的。

结果输出

2. Multimodal Understanding

具体参数：

• Prompt：这里可以输入文本文字。
• Generation Length：生成 tokens 的数量。
• Total Sampling Steps：必须能被（gen_length / block_length）整除。
• Block Length：gen_length 必须能被这个数整除。
• Remasking Strategy：重新掩码策略。
• CFG Scale：无分类器指南。 0 禁用它。
• Temperature：通过 Gumbel 噪声控制随机性。 0 是确定性的。
• Image：图片。

结果输出

3. Text-to-Image Generation

具体参数：

• Prompt：这里可以输入文本文字。
• Total Sampling Steps：必须能被（gen_length / block_length）整除。
• Guidance Scale：无分类器指南。 0 禁用它。
• Scheduler：
  • cosine：余弦相似度计算句子对的相似性，优化嵌入向量。
  • sigmoid：多标签分类。
  • linear：线性层将图像块嵌入向量映射到更高维度进行注意力计算。

结果输出

四、交流探讨

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引用信息

感谢 Github 用户 SuperYang  对本教程的部署。本项目引用信息如下：

@article{yang2025mmada,
  title={MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models},
  author={Yang, Ling and Tian, Ye and Li, Bowen and Zhang, Xinchen and Shen, Ke and Tong, Yunhai and Wang, Mengdi},
  journal={arXiv preprint arXiv:2505.15809},
  year={2025}
}