近日，GitHub上开源了一个名为DDT（Decoupled Diffusion Transformer）的项目，该项目实现了一种结合Transformer和扩散模型的新型架构。该架构采用Encoder-Decoder设计，其中Decoder部分由扩散模型构成。初步实验表明，DDT在ImageNet图像生成任务上表现优异，展现了扩散模型与Transformer结合的潜力。这一创新为生成式AI领域提供了新的研究方向，特别是在高质量图像合成方面。DDT的开源将促进学术界和工业界对扩散模型与Transformer融合技术的进一步探索和应用。