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内容提要
本文介绍了一种名为Transfusion的多模态模型训练方法，可以在离散和连续数据上进行训练。通过训练单个模型来预测离散文本token和扩散连续图像，实现了两种模态的完全集成。实验结果表明，Transfusion的扩展能力优于其他方法，并且可以生成与扩散模型和语言模型相媲美的图像和文本。该方法在基准测试中表现优秀，是一种有前途的多模态模型训练方法。
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关键要点
- Transfusion是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。
- 多模态生成模型需要处理离散元素（如文本）和连续元素（如图像）。
- 语言模型在离散模态领域占主导地位，而扩散模型在生成连续模态方面是最先进的技术。
- 研究者尝试将语言模型与扩散模型结合，但传统方法可能导致信息丢失。
- Transfusion通过训练单个模型来预测离散文本token和扩散连续图像，实现了两种模态的完全集成。
- Transfusion结合了语言模型损失函数与扩散，在混合模态序列上训练单个transformer。
- 实验表明，Transfusion的扩展能力优于将图像量化并在离散图像token上训练语言模型的方法。
- Transfusion方法扩展到70亿参数和2万亿多模态token，生成的图像和文本与其他模型相媲美。
- 在GenEval基准测试中，Transfusion模型优于DALL-E 2和SDXL，并在文本基准测试中表现出色。
- Transfusion通过共享数据和参数对不同模态使用单独的损失，证明了其可行性和扩展性。
- Transfusion结合了因果注意力和双向注意力，允许高效的信息交流和聚焦。
- 经过微调的Transfusion模型可以执行图像编辑任务。
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