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VILA-U: a Unified Foundation Model Integrating Visual Understanding and Generation 论文: https://arxiv.org/abs/2409.04429v1 VILA-U 是一个创新的统一基础模型,由英伟达联合清华大学、MIT和加州大学的研究人员开发。它将视频、图像、语言的理解和生成能力整合到一个自回归下一个词预测框架中。 这种设计突破了传统视觉语言模型(VLMs)的局限,后者通常需要独立的模块来处理理解和生成任务,导致模型复杂且可能产生不一致性。 VILA-U 通过单一的预测框架简化了这一过程,不仅减少了模型的复杂性,还实现了接近最先进水平的性能表现。 VILA-U 包括两个关键特性:首先,它采用了一个统一的视觉塔,通过对比学习在预训练阶段将离散的视觉令牌与文本输入对齐,从而增强了模型的视觉感知能力;其次,即使在没有扩散模型等外部组件辅助的情况下,其自回归图像生成也
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