而多模态大模型将能够打通各种模态能力,实现任意模态之间转化,被认为是通用式生成模型的未来发展方向。 清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队近期公开的一篇论文《One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale》,率先发布了对多模态生成式模型的一些探索工作,实现了任意模态之间的相互转...
而多模态大模型将能够打通各种模态能力,实现任意模态之间转化,被认为是通用式生成模型的未来发展方向。 清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队近期公开的一篇论文《One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Sc...
开源代码:github.com/thu-ml/unidi该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT,在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型,使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务(图 1)。简单来讲,除了单向的文生图,还能实现...
而多模态大模型将能够打通各种模态能力,实现任意模态之间转化,被认为是通用式生成模型的未来发展方向。 清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队近期公开的一篇论文《One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale》,率先发布了对多模态生成式模型的一些探索工作,实现了任意模态之间的相互转...
开源代码:https://github.com/thu-ml/unidiffuser 该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT,在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型,使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务(图 1)。简单来讲,除了单向的...
清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队近期公开的一篇论文《One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale》,率先发布了对多模态生成式模型的一些探索工作,实现了任意模态之间的相互转化。 论文链接:https://ml.cs.tsinghua.edu.cn/diffusion/unidiffuser.pdf ...
该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT,在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型,使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务(图 1)。简单来讲,除了单向的文生图,还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生...
该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT,在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型,使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务(图 1)。简单来讲,除了单向的文生图,还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生...