DeepMind 近期推出的 Gemini Diffusion 首次将扩散模型（Diffusion Model）作为文本建模基座，在通用推理与生成任务中取得突破性表现，验证了扩散模型在文本建模领域的潜力。在此背景下，普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models），作为首个系统性探索扩散...
此次，团队将 LLaDA 拓展至多模态领域，推出了 LLaDA-V—— 集成了视觉指令微调的纯扩散多模态大语言模型（MLLM）。这项工作标志着对当前以自回归为主流的多模态方法的一次重要突破，展示了扩散模型在多模态理解领域的巨大潜力。近年来，多模态大语言模型（MLLMs）在处理图像、音频、视频等多种输入模态方面取得了显...
比如让大模型写出“一行白鹭上青天”的上一句。通常情况，自回归模型（如GPT）根据下文推断上文的表现上总是不够好。这是因为自回归模型的原理就是利用序列中前面的元素来预测当前元素，即预测下一个token。而LLaDA是基于扩散模型的双向模型，天然能够更好捕捉文本的双向依赖关系。作者在摘要中表示：LLaDA挑战了LLMs关...
速度之外,扩散大语言模型的优点在于其非因果型的架构,每个token的生成都能看到完整的上下文,这理论上能为模型带来了新的能力。 比如,论文中提到,扩散大语言模型在反转推理任务中(比如生成“黄河入海流”的上一句),表现比自回归模型更好。而且,扩散大语言模型由于是多步去噪生成,因此有望可以解决幻觉问题。不过论文中...
比之前由谷歌、Deepmind 等牵头研发的最大的具身扩散模型（八爪鱼，Octo，93M）还要大一个数量级。RDT 在「最大的具身数据集」上预训练。预训练数据集包含 46 个不同的机器人数据集，总共有超过 100 万条人类演示数据。模型在 48 块 H100 显卡上预训练了 1M 步。RDT 拥有目前「最大的双臂微调数据集」。清华...
三个“最大” 是 RDT 实现智能飞跃的秘密: 在机器人扩散模型中,RDT 拥有目前「最大的模型参数量」,高达 1.2B。比之前由谷歌、Deepmind 等牵头研发的最大的具身扩散模型(八爪鱼,Octo,93M)还要大一个数量级。 RDT 在「最大的具身数据集」上预训练。预训练数据集包含 46 个不同的机器人数据集,总共有超过 100...
在大语言模型（LLM）领域，推理效率是制约其实际应用的关键因素之一。谷歌 DeepMind 的 Gemini diffusion 曾以 1400 tokens / 秒的生成速度震惊学界，展现了扩散模型在并行生成上的潜力。然而，开源扩散 LLM 却因缺乏 KV 缓存机制和并行解码质量衰退，实际推理速度长期被自回归模型压制.近日，NVIDIA 联合香港大学、MIT ...
提起AI，很多朋友首先映入脑海的便是ChatGPT、文心一言等文本类大模型应用。事实上，AI的世界远不止大模型，还有很多同样伟大的创造和应用。例如，过去一年，扩散模型在AI 绘图、视频等领域的应用实现了大幅度的飞跃。基于扩散模型的Midjourney、Stable Diffusion、Ideogram、Runway在创意、设计领域大放异彩，愈发成为创意...
扩散模型是一种图像处理的思想,而噪声是其主要的表现形式,也是图像处理领域中的一个重要节点;而关于怎么处理噪声就有多种不同的实现方式, 比如说过滤。 扩散模型的组成 扩散模型由正向过程——扩散过程和反向过程——逆扩散过程组成,其中输入数据逐渐被噪声化,然后噪声被转换回源目标分布的样本。
在探索计算机视觉(CV)大模型的旅程中,我们遇到了一个不可忽视的里程碑——扩散模型,特别是其基石DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)。DDPM不仅推动了扩散模型的发展,还为后续一系列效果惊艳的模型提供了框架基础。那么,DDPM到底是什么样的模型?它的架构又是怎样的呢? 一、DDPM概览 首先,让我们简要回顾一...