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原標題：清華大學最新！2萬字長文全面解讀多模態生成式AI的前世今生！
關鍵字：模型,圖像,視覺,文本,視頻
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

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作者：Hong Chen等
解讀：AI生成未來
文章鏈接：https://arxiv.org/pdf/2409.14993
多模態生成式人工智能在學術界和工業界受到了越來越多的關注。特別是兩大主流技術體系：
多模態大語言模型（MLLM），如 GPT-4V，展現了出色的多模態理解能力；
擴散模型，如 Sora，在視覺生成方面表現出色。因此，自然而然地出現了一個問題：是否可能擁有一個既能理解又能生成的統一模型？
為了解答這個問題，本文首先對 MLLM 和擴散模型進行了詳細的綜述，包括它們的概率建模過程、多模態架構設計，以及它們在圖像/視頻大語言模型和文本到圖像/視頻生成中的高級應用。接著，討論了統一模型中的兩個重要問題：
統一模型應采用自回歸還是擴散概率建模？
該模型應使用密集架構還是專家混合（MoE）架構來更好地支持生成與理解這兩大目標。
還提出了幾種構建統一模型的可能策略，并分析了它們的隱空間優缺點。此外，本文總結了現有的大規模多模態數據集，以便在未來更好地進行模型預訓練。最后，本文提出了若干

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