主要观点总结
本文介绍了Meta最新发布的Transfusion模型，该模型能够训练生成文本和图像的统一模型，实现了语言模型和图像生成的大一统。文章详细阐述了Transfusion模型的工作原理、创新点、实验数据和结论。此外，还介绍了几位共同作者的研究背景和主要贡献。
关键观点总结
关键观点1:
关键观点2:
关键观点3:
关键观点4:
关键观点5:
文章预览
新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】 就在刚刚，Meta最新发布的Transfusion，能够训练生成文本和图像的统一模型了！完美融合Transformer和扩散领域之后，语言模型和图像大一统，又近了一步。也就是说，真正的多模态AI模型，可能很快就要来了！ Transformer和Diffusion，终于有了一次出色的融合。 自此，语言模型和图像生成大一统的时代，也就不远了！ 这背后，正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.11039 英伟达高级科学家Jim Fan盛赞：之前曾有很多尝试，去统一Transformer和Diffusion，但都失去了简洁和优雅。 现在，是时候来一次Transfusion，来重新激活这种融合了！ 在X上，论文共一 Chunting Zhou，为我们介绍了Transfusion其中的「玄机」。 为何它能让我们在一个模型中，同
………………………………
