论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.11039 论文标题:Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model 实验表明,Transfusion 的扩展能力显著优于将图像量化并在离散图像 token 上训练语言模型的方法。通过...
统一transformer与diffusion!Meta融合新方法剑指下一代多模态王者 机器之心报道,编辑:陈陈。 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)。 在离散模态领域,以预测下一个词为目标的语言模型占据主导地位,而在生成连续模态方面,扩散模型及其泛化形式则是...
最近在图片生成领域扩散模型(Diffusion Model)可以说是大红大紫,DALLE-2 和 Stable Diffusion 都是基于它进行图片生成的。Diffuser 就将这个方法也运用到了离线强化学习当中,其思路和 TT 类似,先建模序列的条件分布,然后根据当前状态采样未来可能的序列。Diffuser 相比 TT 又拥有了更强的灵活性:它可以在设定起点...
其它序列生成模型:扩散模型 最近在图片生成领域扩散模型(Diffusion Model)可以说是大红大紫,DALLE-2 和 Stable Diffusion 都是基于它进行图片生成的。Diffuser 就将这个方法也运用到了离线强化学习当中,其思路和 TT 类似,先建模序列的条件分布,然后根据当前状态采样未来可能的序列。 Diffuser 相比 TT 又拥有了更强的灵...
最近在图片生成领域扩散模型(Diffusion Model)可以说是大红大紫,DALLE-2 和 Stable Diffusion 都是基于它进行图片生成的。Diffuser 就将这个方法也运用到了离线强化学习当中,其思路和 TT 类似,先建模序列的条件分布,然后根据当前状态采样未来可能的序列。
Meta将Transformer和Diffusion融合,多模态AI王者登场 编辑:Aeneas 好困 【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… 新智元 多模态超详细解读 (十二):Meta-Transformer:用一个 Transformer 模型去编码...
最近在图片生成领域扩散模型(Diffusion Model)可以说是大红大紫,DALLE-2 和 Stable Diffusion 都是基于它进行图片生成的。Diffuser 就将这个方法也运用到了离线强化学习当中,其思路和 TT 类似,先建模序列的条件分布,然后根据当前状态采样未来可能的序列。
扩散模型全称是Diffusion Model。因早期的视频生成主要依赖GAN(生成式对抗网络)和VAE(变分自编码器),但生成的视频内容质量受限,难以商用。最早被用在分布式学习上的扩散模型,很快被拓展到视频生成和处理领域。 从结果看,扩散模型在超分辨率、去噪、图像生成、修复等方面表现不俗。热门的Stable Diffusion,就是当下很流行...
论文标题:Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model 实验表明,Transfusion 的扩展能力显著优于将图像量化并在离散图像 token 上训练语言模型的方法。通过引入特定于模态的编码和解码层,该研究证明可以进一步提高 Transfusion 模型的性能,并且甚至可以将每张图像压缩到仅 16 个 ...
其它序列生成模型:扩散模型 最近在图片生成领域扩散模型(Diffusion Model)可以说是大红大紫,DALLE-2 和Stable Diffusion都是基于它进行图片生成的。Diffuser 就将这个方法也运用到了离线强化学习当中,其思路和 TT 类似,先建模序列的条件分布,然后根据当前状态采样未来可能的序列。 Diffuser 相比 TT 又拥有了更强的灵活...