主要观点总结
本文介绍了Lumina-mGPT，一个基于多模态生成预训练（mGPT）的自回归Transformer模型，能够执行各种视觉和语言任务，尤其是在从文本描述生成灵活逼真的图像方面表现优异。通过使用大规模交织的文本-图像序列进行多模态生成预训练，简单的decoder-only Transformer能够学习广泛且通用的多模态能力，从而实现逼真的文本到图像生成。本文还展示了如何通过FP-SFT和Omni-SFT两种微调策略，释放mGPT在文本到图像生成和全能任务统一方面的潜力，使Lumina-mGPT能够生成多样化、逼真的图像，并支持任意分辨率的生成。此外，还探讨了不同解码超参数对生成性能的影响，并可视化了注意力分布，分析了模型的局限性。
关键观点总结
关键观点1: 多模态生成预训练（mGPT）
通过使用大规模交织的文本-图像序列进行多模态生成预训练，简单的decoder-only Transformer能够学习广泛且通用的多模态能力，实现逼真的文本到图像生成。
关键观点2: FP-SFT和Omni-SFT微调策略
通过FP-SFT和Omni-SFT两种微调策略，释放mGPT在文本到图像生成和全能任务统一方面的潜力，使Lumina-mGPT能够生成多样化、逼真的图像，并支持任意分辨率的生成。
关键观点3: 解码超参数的影响
探讨了不同解码超参数（如温度、top-k和分类器自由指导）对生成性能的影响，并可视化了注意力分布。
关键观点4: 模型的局限性
分析了模型的局限性，如视觉伪影、提示跟随能力不足以及生成速度等，并讨论了未来改进的方向，如扩大数据规模、优化推理速度、改进VQ-VAE等。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨Dongyang Liu等 来源丨AI生成未来 编辑丨极市平台 极市导读 本文介绍了Lumina-mGPT，一个多模态自回归模型家族，能够执行各种视觉和语言任务，特别是在从文本描述生成灵活的逼真图像方面表现优异。通过使用大规模交织的文本-图像序列进行下一token预测目标的多模态生成预训练（mGPT），简单的decoder-only Transformer能够学习广泛且通用的多模态能力，从而实现逼真的文本到图像生成。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 文章链接： https://arxiv.org/pdf/2408.02657 git链接： https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-mGPT 亮点直击 通过多模态生成预训练的自回归Transformer，而不是从头训练，可以作为逼真的文本到图像生成和视觉与语言任务统一的有效初始化。 基于mGPTs，引入了两种新的微调策略，FP-SFT和Omni-SFT，
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