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Multimodal Latent Language Modeling with Next Token Diffusion
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种潜在语言建模（LatentLM）方法，旨在解决多模态生成模型中离散与连续数据的整合问题。通过结合因果变换器和变分自编码器，该方法在图像生成和文本到语音合成方面表现出色。
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关键要点
- 本研究提出了一种潜在语言建模（LatentLM）方法。
- 该方法旨在解决多模态生成模型中离散数据与连续数据的整合问题。
- 潜在语言建模方法结合了因果变换器和变分自编码器。
- 该方法在图像生成和文本到语音合成方面表现出色。
- 通过采用变分自编码器（VAE）和下一标记扩散，实现了卓越的性能和可扩展性。
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