論文の概要: Lumina-DiMOO: An Omni Diffusion Large Language Model for Multi-Modal Generation and Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06308v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 17:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.117266
• Title: Lumina-DiMOO: An Omni Diffusion Large Language Model for Multi-Modal Generation and Understanding
• Title（参考訳）: Lumina-DiMOO:マルチモーダル生成と理解のためのOmni拡散大言語モデル
• Authors: Yi Xin, Qi Qin, Siqi Luo, Kaiwen Zhu, Juncheng Yan, Yan Tai, Jiayi Lei, Yuewen Cao, Keqi Wang, Yibin Wang, Jinbin Bai, Qian Yu, Dengyang Jiang, Yuandong Pu, Haoxing Chen, Le Zhuo, Junjun He, Gen Luo, Tianbin Li, Ming Hu, Jin Ye, Shenglong Ye, Bo Zhang, Chang Xu, Wenhai Wang, Hongsheng Li, Guangtao Zhai, Tianfan Xue, Bin Fu, Xiaohong Liu, Yu Qiao, Yihao Liu,
• Abstract要約: Lumina-DiMOOは、シームレスなマルチモーダル生成と理解のためのオープンソースの基礎モデルである。 完全に離散的な拡散モデリングを使用して、様々なモードにわたる入力と出力を処理する。 複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、既存のオープンソース統一マルチモーダルモデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.93925077411564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Lumina-DiMOO, an open-source foundational model for seamless multi-modal generation and understanding. Lumina-DiMOO sets itself apart from prior unified models by utilizing a fully discrete diffusion modeling to handle inputs and outputs across various modalities. This innovative approach allows Lumina-DiMOO to achieve higher sampling efficiency compared to previous autoregressive (AR) or hybrid AR-Diffusion paradigms and adeptly support a broad spectrum of multi-modal tasks, including text-to-image generation, image-to-image generation (e.g., image editing, subject-driven generation, and image inpainting, etc.), as well as image understanding. Lumina-DiMOO achieves state-of-the-art performance on multiple benchmarks, surpassing existing open-source unified multi-modal models. To foster further advancements in multi-modal and discrete diffusion model research, we release our code and checkpoints to the community. Project Page: https://synbol.github.io/Lumina-DiMOO.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シームレスなマルチモーダル生成と理解のためのオープンソース基盤モデルであるLumina-DiMOOを紹介する。 ルミナ・ディモオは、様々なモードにわたる入力と出力を処理するために完全に離散的な拡散モデルを利用することで、以前の統一モデルとは分離する。 この革新的なアプローチにより、Lumina-DiMOOは、以前の自己回帰(AR)やハイブリッドAR-拡散パラダイムと比較してサンプリング効率が向上し、テキスト・ツー・画像生成、画像・画像生成(例えば、画像編集、主観駆動生成、画像インパインティングなど)を含む幅広いマルチモーダルタスクを積極的にサポートできる。 Lumina-DiMOOは、既存のオープンソース統一マルチモーダルモデルを超え、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 マルチモーダルおよび離散拡散モデル研究のさらなる進歩を促進するため、我々はコードとチェックポイントをコミュニティにリリースする。 Project Page: https://synbol.github.io/Lumina-DiMOO.com

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