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Show-o

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Show-o是什么

Show-o是一款集成了多模態理解與生成能力的統一Transformer模型。它通過結合自回歸和離散擴散建模技術,靈活應對多種視覺語言任務,包括視覺問答、文本生成圖像、文本引導的修復與擴展,以及混合模態生成等。Show-o在多模態理解和生成的基準測試中表現出色,其性能可與現有的專業模型相媲美,甚至更優。此外,它顯著減少了圖像生成所需的采樣步驟,從而提升了效率。Show-o支持多種下游應用,如文本引導的圖像修復和擴展,且無需額外的微調。

Show-o

Show-o的主要功能

  • 視覺問題回答(VQA):能夠理解圖像內容并回答與之相關的問題。
  • 文本到圖像生成:根據文本描述生成相應的圖像,支持創意和多樣化的視覺輸出。
  • 文本引導的圖像修復(Inpainting):識別圖像中的缺失部分,并根據文本提示進行有效修復。
  • 文本引導的圖像擴展(Extrapolation):在已有圖像中添加新元素或擴展內容,基于文本描述進行拓展。
  • 混合模態生成:結合文本描述生成視頻關鍵幀,為長視頻的生成開辟新途徑。
  • 多模態理解與生成:整合視覺與語言信息,有效處理復雜的多模態任務。

Show-o的技術原理

  • 自回歸與離散擴散建模的結合:Show-o模型獨特地將自回歸與離散擴散建模相結合,靈活處理各種不同的輸入和輸出模態。
  • 基于預訓練的大型語言模型(LLM):Show-o的架構基于預訓練的LLM,并在每個注意力層之前引入QK-Norm操作,提升了模型的穩定性與性能。
  • 離散圖像標記:采用離散去噪擴散模擬離散圖像標記,簡化了對額外文本編碼器的需求。
  • 統一的提示策略:設計了一種統一的提示策略,將圖像和文本標記化后形成輸入序列,以適應多種任務,如多模態理解和文本到圖像生成。
  • 全注意力機制:引入全注意力機制,根據輸入序列的類型自適應地應用因果注意力或全注意力,文本標記使用因果注意力,而圖像標記則使用全注意力,將每個圖像標記與序列中的所有標記相互作用。
  • 訓練目標:采用下一令牌預測(NTP)和遮罩令牌預測(MTP)兩種學習目標,進行自回歸與(離散)擴散建模。
  • 混合模態生成潛力:展現了基于文本描述與視頻關鍵幀的混合模態生成的潛力,為長視頻生成提供了新思路。
  • 降低采樣步驟:相較于自回歸圖像生成,Show-o所需的采樣步驟減少了約20倍,降低了計算資源的消耗,提升了模型的應用靈活性。

Show-o的項目地址

Show-o的應用場景

  • 社交媒體內容創作:用戶可以通過提供文本描述,Show-o能夠生成相應的圖像或視頻,豐富社交媒體帖子的內容。
  • 虛擬助手:在虛擬環境中,Show-o可以根據用戶的查詢或指令生成解釋性圖像或動畫,提供視覺輔助。
  • 教育和培訓:Show-o能夠生成教學材料中的圖表、圖解和示例圖像,提升學習體驗。
  • 廣告和營銷:根據產品描述或營銷創意,Show-o能夠快速生成吸引人的視覺內容,助力廣告宣傳。
  • 游戲開發:Show-o可以為視頻游戲設計生成獨特的環境、角色及道具圖像。
  • 電影和視頻制作:Show-o在前期制作中提供輔助,根據劇本生成概念藝術和場景設計圖。
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