虽然说从统一模态的角度来看,图像、文本都按照自回归的Next-Token或者Next-Scale-Token的方式输出更优雅一些,但是我们知道到目前为止,自回归图像生成的质量是要弱于扩散模型的。 那将扩散模型和自回归结合在一起就是值得探索的一个课题。 Transfusion Meta最近提出的论文《Transfusion: Predict the Next Token and Diffu...
最近刷到的一篇,同时搞文本生成和图片生成的,单一多模态模型,相关的论文。 找了一下,还没有看到官方代码。打算迅速推一波,看是否能推的动。 Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with On…
Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model link 时间:24.08 机构:Waymo & University of Southern California TL;DR 提出一种使用混合模态token来训练transformer,名为transfusion,是一种生成式AI模型。主要工作使用了2T的tokens结合语言模型的next token prediction以及diffusion...
Transfusion的核心思想是训练一个单一的模型来同时处理离散和连续的数据模态,具体解决方案包括以下几个关键步骤: 数据表示:将文本数据表示为离散的token序列,将图像数据通过变分自编码器(VAE)编码为连续的潜在空间补丁序列。在混合模态的示例中,使用特殊的开始图像(BOI)和结束图像(EOI)标记来分隔文本和图像序列。 模型架...
[Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model] 作者: [Meta&Waymo&University of Southern California] 发表日期: [20 Aug 2024]] 链接: https://www.arxiv.org/abs/2408.11039 我是唐国梁Tommy,专注于分享AI前沿技术。
PyTorch Implementation of Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model - johnnynunez/Transfusion.torch
Transfusion combines the language modeling loss function (next token prediction) with diffusion to train a single transformer over mixed-modality sequences. We pretrain multiple Transfusion models up to 7B parameters from scratch on a mixture of text and image data, establishing scaling laws with ...
Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model[1]SHOW-O: ONE...
//@爱可可-爱生活:提出了Transfusion技术,利用语言建模和扩散目标相结合的方法,对文本和图像进行单一transformer训练,展示了统一的多模态生成。【转发】@爱可可-爱生活:[CV]《Transfusion: Predict the Next ...
体系结构 统一提示 全注意力机制 训练策略 实验结果 Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse ...