如何分解视觉信号？一文浅谈视觉生成领域存在的若干问题

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©PaperWeekly 原创 · 作者 |  古纾旸 单位 |  微软亚洲研究院研究员 研究方向 |  视觉生成 当今视觉生成问题非常火热，文生图，文生视频等方向取得了很好的进展。然而视觉生成中仍然有非常重要的一些问题亟需解决，本文将对这些问题进行梳理。 生成模型的目标是拟合目标数据分布，然而，目标数据分布往往过于复杂，难以直接拟合。因此，往往需要将复杂的信号做拆分，拆分成多个简单的分布拟合问题，再分别求解。根据信号拆分方式的不同，产生了不同的生成模型。 视觉信号拆分问题 为 什么大语言模型这么成功呢？作者认为，最本质的原因是文本信号拆分具有“等变性”。具体来说，对于一个文本序列 会根据位置把 的联合数据分布拆分成多个条件概率分布拟合问题： 对于一个文本，比如说“我喜欢打篮球”，用自回归的方式进行拟 ………………………………