【新智元导读】就在刚刚，Meta最新发布的Transfusion，能够训练生成文本和图像的统一模型了！完美融合Transformer和扩散领域之后，语言模型和图像大一统，又近了一步。也就是说，真正的多模态AI模型，可能很快就要来了！Transformer和Diffusion，终于有了一次出色的融合。自此，语言模型和图像生成大一统的时代，也就不远了！...
Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。 自此,语言模型和图像生成大一统的时代,也就不远了! 这背后,正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.11039 英伟达高级科学家Jim Fan盛赞:之前曾有很多尝试,去统一Transformer和Diffusion,但都...
Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。 自此,语言模型和图像生成大一统的时代,也就不远了! 这背后,正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.11039 英伟达高级科学家Jim Fan盛赞:之前曾有很多尝试,去统一Transformer和Diffusion,但都...
具体而言,本文引入了一个训练模型的新方法 Transfusion,能够无缝地生成离散和连续的模态。Transfusion 将语言模型损失函数与扩散相结合,在混合模态序列上训练单个 transformer。 该研究还在文本和图像数据混合基础上从头开始预训练多个 Transfusion 模...
完美融合Transformer和扩散领域之后,语言模型和图像大一统,又近了一步。也就是说,真正的多模态AI模型,可能很快就要来了! Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。 自此,语言模型和图像生成大一统的时代,也就不远了! 这背后,正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。
Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。自此,语言模型和图像生成大一统的时代,也就不远了!这背后,正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.11039英伟达高级科学家Jim Fan盛赞:之前曾有很多尝试,去统一Transformer和Diffusion,但都失去...
就在刚刚,Meta最新发布的Transfusion,能够训练生成文本和图像的统一模型了!完美融合Transformer和扩散领域之后,语言模型和图像大一统,又近了一步。也就是说,真正的多模态AI模型,可能很快就要来了! Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。 自此,语言模型和图像生成大一统的时代,也就不远了!
Meta将Transformer和Diffusion融合，多模态AI王者登场 Meta最近发布了一个名为Transfusion的模型，这是一种结合了Transformer和扩散模型的新方法。Transfusion的最大亮点在于它成功地将语言模型的优势与图像生成模型的优势融为一体，实现了文本和图像的统一生成。这为多模态AI的发展迈出了重要一步。关键创新点：模型架构：...
统一Transformer与Diffusion!Meta融合新方法剑指下一代多模态王者 本文引入了 Transfusion,这是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。 一般来说,多模态生成模型需要能够感知、处理和生成离散元素(如文本或代码)和连续元素(如图像、音频和视频数据)。
**连续数据(图像)**采用DDPM扩散模型目标(Denoising Diffusion Probabilistic Model)。 在一个单一Transformer模型中,所有参数共享(除少量输入/输出层外)。 端到端的训练方式 在训练阶段,每个batch包含文本数据和图像数据,分别用两种目标函数(LM损失 + 扩散损失)混合。