由于图像 tokens 的 embedding 是全新初始化的,需要大规模的预训练来使其与多模态理解和生成任务对齐。此外,Show-O 省略了用于提取文本 embeddings 的独立 text encoder,这对于在单个 Transformer 内实现文本和图像内容的有效对齐提出了挑战。 一、 训练流程概述:采用三阶段训练方法,逐步有效地训练 Show-O。 二、 阶...
例如,NExT-GPT模型利用一个基础语言模型处理多模态理解任务,但需要额外的预训练扩散模型来生成图像。现有的主要理解模型,如LLaVA,采用的是Transformer架构,而领先的生成模型如Stable Diffusion也是一种Transformer。这引发了一个关键问题:是否可以通过一个单一的Transformer来同时处理多模态理解和生成? Figure 1: Characterist...
一篇新论文提出了一种全新的观点,认为Transformer实际上是一种多状态RNN(循环神经网络)。这一观点为理解Transformer的内部机制提供了新的视角,也为改进和优化模型提供了新的思路。通过深入研究Transformer与RNN的关系,我们可以更好地理解和应用这两种模型,推动自然语言处理技术的发展。 3. 多模态理解:打破界限,实现跨媒体...
第8章 Transformer模型 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 8.1 Transformer模型的直观理解 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >
智源Bunny:轻量多模态突破 | 近年来,Transformer基础的多模态大语言模型虽性能出众,但资源需求高,普及受限。本文提出Bunny模型,采用数据优化的轻量级框架,在视觉理解和推理任务中展现超越同规模乃至更大模型的性能。Bunny结合灵活的视觉编码器与语言模型,通过高质量数据集学习,实现了显著的效能提升。实验结果证明,Bunny在...
CVPR'24开源 | 通过3D GS进行整体城市3D场景理解!#人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 #编程 3D视觉工坊官网包括但不限于:结构光三维重建、相位偏折术、点云实战、open3d、相机标定、深度估计、模型部署、BEV感 - 3D视觉工坊于20240322发布在抖音,已经收获了2.3万个喜
2017年,谷歌提出了Transformer,用于机器翻译任务。但是它的通用性很好,除了NLP领域的其他任务,经过变体,还可以用于视觉领域,如ViT。Transformer也是当下最热门的AI大语言模型的核心架构。 2022年11月30日,OpenAI首次发布了ChatGPT应用,拥有接近人类水平的语言理解和生成能力,是迄今为止人工智能领域最成功的产品和历史上用户...
目前来看。每一代领先模型都只是另一个transformer,这引发了一个研究问题:一个transformer能否同时处理多模态理解和生成? Chameleon通过相同的自回归建模方式生成文本和图像标记来统一多模态,虽然自回归建模文本标记是合理的,但建模图像是否更好尚不清楚。而(连续)扩散模型在视觉生成方面表现出比自回归模型更优越的能力,...
在人工智能领域,特别是在图像生成技术方面,DALL·E由于其卓越的性能成为了行业瞩目的焦点。本节将详细探讨DALL·E所运用的三项关键技术:生成对抗网络(GAN)、Transformer模型以及多模态理解。 1. 生成对抗网络…
关键策略:采用独立的编码器分别处理理解和生成任务;在训练过程中对齐生成和理解模块的中间表示,以增强生成过程中的语义一致性。 训练策略:三阶段训练包括包括随机初始化组件的适应、统一预训练和监督微调 训练目标:处理多模态理解任务的自回归目标;处理图像生成的Rectified Flow目标;提高图像生成质量的表示对齐正则化目标 ...