@elon_lit: 当前的图像生成器从纯静态噪声开始，使用您的提示来引导去噪过程。我们构建了一个系统，在这个系统中……

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摘要

介绍BIT，这是一种双向图像-文本扩散桥接，能够直接从文本标记转换为图像，反之亦然，支持跨模态的标题调整和结构保留。

当前的图像生成器从纯静态噪声开始，使用您的提示来引导去噪过程。我们构建了一个系统，其中文本本身可以物理地转化为图像。因此，您可以将照片逆向转化为文本，调整标题，然后将其变形回一个新图像，该图像原生地保留了原始结构。最让我兴奋的是将这个想法推向极限：可以想象将其扩展到一个N路SDE桥接（在完成一些复杂的边际数学后），连接文本、图像、音频、3D网格和DNA，本质上构建Hermann Hesse's The Glass Bead Game。
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缓存时间: 2026/09/01 15:44

当前的图像生成器从纯静态噪声开始，利用你的提示来引导去噪过程。我们构建了一个让文本本身物理性地转变为图像的系统。这意味着你可以将一张照片逆向转化为文本，微调描述文字，再将其变回一张原生保留原始结构的新图像。最让我兴奋的是将这个想法推向极限：想象一下，在完成一些繁琐的多边际数学推导后，可以将其扩展到一个连接文本、图像、音频、3D网格和DNA的N维SDE桥，本质上就是在构建赫尔曼·黑塞的《玻璃球游戏》。

Gabe Guo 🦄 (@therealgabeguo): 🫯 如果文本到图像模型不是从噪声开始，而是直接从文本标记过渡到图像会怎样？🔠➡️🌆 🤝 如果我们把文本到图像和图像到文本统一在一个双向框架下会怎样？📚↔️📸

介绍BIT：双向图像-文本扩散桥！通过

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