统一transformer与diffusion！Meta融合新方法剑指下一代多模态王者
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。
来自主题: AI技术研报
10649 点击 2024-08-25 12:39
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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。
在人工智能领域，图像生成技术一直是一个备受关注的话题。近年来，扩散模型（Diffusion Model）在生成逼真且复杂的图像方面取得了令人瞩目的进展。然而，技术的发展也引发了潜在的安全隐患，比如生成有害内容和侵犯数据版权。这不仅可能对用户造成困扰，还可能涉及法律和伦理问题。
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！
大家还记得 Stable Diffusion嘛，就是那个曾经和 DALL·E 、 Midjourney 齐名的图像生成 AI 。
近日，来自加州大学尔湾分校等机构的研究人员，利用延迟掩蔽、MoE、分层扩展等策略，将扩散模型的训练成本降到了1890美元。
也许视觉模型离AGI更近。
最强开源文生图模型一夜易主！ 智东西8月2日报道，昨日晚间，开源文生图模型霸主Stable Diffusion原班人马，宣布推出全新的图像生成模型FLUX.1。
AI 图像和视频生成领域又加入了一个颇有实力的玩家。
2024 年的 AI 图像生成技术，又提升到了一个新高度。
近日，MIT CSAIL 的一个研究团队（一作为 MIT 在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起，提出了一种训练和采样范式：Diffusion Forcing（DF）。