一次训练搞定图像生成 + 理解？谷歌UniFluid：连续视觉 Token 实现多模态融合

主要观点总结

本文介绍了UniFluid模型，一个用于统一视觉生成和理解的纯自回归框架。该模型利用连续的视觉token来联合处理视觉语言生成和理解任务。文章详细阐述了UniFluid的原理、实现细节、实验设置和结果。包括模型的原理、数据集、评估指标、实验结果等。

关键观点总结

关键观点1: UniFluid模型是一个用于统一视觉生成和理解的自回归框架，不受矢量量化的限制。

使用连续的视觉token来联合处理视觉语言生成和理解任务，具有强大的泛化能力和迁移性。

关键观点2: UniFluid模型以图像和文本序列作为输入，在生成和理解任务上实现联合训练，使用next-token prediction作为训练目标。

通过适当的损失权重平衡，Unified Model在生成和理解任务上的性能都实现了显著提升。

关键观点3: 预训练的LLM Backbone的选择对视觉生成性能有显著影响。使用更强的预训练LLM有助于提高模型的视觉生成和理解能力。

随机顺序生成对于高质量的图像生成至关重要，但对于理解任务的影响较小。

关键观点4: 美学微调可以提高生成图像的视觉质量和美学效果。此外，UniFluid模型还可以扩展到图像编辑任务，涉及多模态输入。

通过微调模型并应用输入图像和编辑指令，UniFluid能够生成符合要求的编辑后的图像。

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