统一多模态大模型！PUMA:多粒度策略笑傲生成、编辑、修复、着色、条件生成和理解!

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  作者： Rongyao Fang等   解读：AI生成未来  文章链接：https://arxiv.org/pdf/2410.13861 项目链接：https://github.com/rongyaofang/PUMA 亮点直击 多粒度特征处理 : PUMA 能够同时处理粗粒度和细粒度的视觉特征，适应不同任务的需求，如文本到图像生成和图像编辑，解决了现有模型在多样性和精确可控性之间的平衡问题。 统一多模态框架 : PUMA 通过统一的多模态大模型框架，无缝集成图像生成与理解，适用于从多样化图像生成到精确图像编辑等多种任务，扩展了多模态模型的应用范围。 两阶段训练策略 : 首先微调预训练的扩散模型进行图像解码，然后训练自回归多模态模型生成多尺度图像特征，优化了多任务处理的性能。 广泛的多模态任务适应性 : PUMA 通过在语言-视觉数据集上的大规模预训练和指令微调，展示了其在图像理解、文本到图像生成、图像修复等多种 ………………………………