Transfusion
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。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当前最先进技术。研究者一直试图将语言模型与扩散模型结合，一种方法是直接扩展语言模型，使其能够利用扩散模型作为一个工具，或者将一个预训练的扩散模型嫁接到语言模型上。另一种替代方案是对连续模态进行量化处理，然后在离散的
Meta 研发新方法：整合语言和扩散 AI 模型，降低计算量、提高运算效率、优化生成图像
Meta AI 公司最新推出了 Transfusion 新方法，可以结合语言模型和图像生成模型，将其整合到统一的 AI 系统中。AI在线援引团队介绍，Transfusion 结合了语言模型在处理文本等离散数据方面的优势，以及扩散模型在生成图像等连续数据方面的能力。Meta 解释说，目前的图像生成系统通常使用预先训练好的文本编码器来处理输入的提示词，然后将其与单独的扩散模型结合起来生成图像。许多多模态语言模型的工作原理与此类似，它们将预先训练好的文本模型与用于其他模态的专用编码器连接起来。不过 Transfusion
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