Los Modelos de Difusión Enmascarados Recursivos (R-MDMs) introducen la profundidad recursiva como un tercer eje de escalado al reaplicar un transformador de denoising dentro de cada paso de difusión. Esta recursión permite el refinamiento iterativo de la salida sin aumentar el número de parámetros, logrando un rendimiento comparable al de modelos no recursivos con hasta L veces más parámetros, donde L es el número de iteraciones. Los R-MDMs también reducen el cómputo de inferencia al reemplazar parcialmente los pasos de denoising con refinamiento recursivo.