Masked Diffusion Transformer（MDT）是一种用于图像合成的深度学习模型，通过引入掩码潜在模型方案来显式增强扩散概率模型（DPMs）在图像中对象部分之间关系学习的能力。
MDT在训练期间在潜在空间中操作，掩蔽某些标记，然后设计一个不对称的扩散变换器来从未掩蔽的标记中预测掩蔽的标记，同时保持扩散生成过程。MDTv2进一步通过更有效的宏网络结构和训练策略提高了MDT的性能。
MDT提供了高质量的图像合成，尤其是在图像生成和深度学习领域有着出色的应用性能，能够实现快速学习和提高图像合成的FID分数。
MDT适用于需要高质量图像合成的研究者和开发者，可用于生成高分辨率图像，实现快速学习，并提高图像合成的FID分数。
MDT通过引入掩码潜在模型方案和不对称扩散变换器，结合高效的宏网络结构和训练策略，为用户提供了高效、高质量的图像合成解决方案。
在特定场景下，MDT可能需要较高的计算资源支持，对硬件设备有一定要求。
