主要观点总结
本文主要介绍了两个多模态模型Transfusion和Show-o，它们结合了Transformer和扩散模型来处理文本和图像。Transfusion在图像生成上表现更佳，而Show-o则在资源需求上更为高效。文章详细解释了这两个模型的工作原理以及它们与先前多模态模型的不同之处，包括它们的定量评估结果和作者的总结与讨论。
关键观点总结
关键观点1: 多模态模型的创新
Transfusion和Show-o的设计展示了多模态模型的创新，它们通过引入更先进的图像生成技术改进了多模态模型。这两个模型都使用了同一个Transformer来处理文本和图像，并使用了交叉注意力机制。
关键观点2: Transfusion的特点
Transfusion引入了完整的图像扩散模型，将文本生成和图像生成作为两个相对独立的任务。它在图像生成任务中表现优异，全面超越了先前的多模态模型。
关键观点3: Show-o的特点
Show-o使用掩码自回归来实现图像生成，并通过特殊词元来区分不同任务。它的设计使得模型支持多种任务，如文本理解、图像生成、图像编辑等。Show-o在图像指标上也超越了多数多模态模型，并且在训练资源需求方面相对较少。
关键观点4: 扩散模型与掩码自回归的比较
扩散模型和掩码自回归都是图像生成的技术。扩散模型能够保持图像的连续性，而掩码自回归则可以更快速地生成图像。在多模态模型中，选择哪种技术取决于具体的应用需求和设计目标。
关键观点5: 多模态模型的发展与挑战
多模态模型的发展受到验证代价高昂的限制，难以进行小规模的验证和创新。然而，随着大数据和计算资源的不断提升，多模态模型在各个领域的应用前景广阔，值得进一步研究和投入。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨天才程序员周弈帆 来源丨天才程序员周弈帆 编辑丨极市平台 极市导读 本文介绍了Transfusion和Show-o两个多模态模型，它们结合了Transformer和扩散模型来处理文本和图像，Transfusion在图像生成上表现更佳，Show-o则在资源需求上更为高效。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 近期，有两个大型多模态模型于同期公布：一个是来自 Meta 的 Transfusion，另一个是来自 Show Lab 和字节跳动的 Show-o 。好巧不巧，二者都宣称自己的模型是几乎最早将多模态任务用一个 Transformer 完成的，不需要借助额外的文本编码器实现图像生成，同时结合了自回归生成和扩散模型。我很好奇这两篇工作究竟有多少创新，于是快速扫完了这两篇论文，并简单给大家分享一下它们的核心内容。在这篇文章中，我会快速介绍两篇工作
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