统一的文本到图像生成和检索
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。研究中，我们提出了一个统一框架，以多模态大型语言模型（MLLMs）为背景，探索了文本到图像生成和检索之间的关系，并引入了一种生成检索方法，在无需训练的情况下进行检索。我们还构建了一个基准测试集 TIGeR-Bench 以标准化统一的文本到图像生成和检索方法的评估，并在 TIGeR-Bench 以及两个检索基准测试集 Flickr30K 和 MS-COCO 上进行了大量实验，证明了我们提出方法的优越性和效果。
在这篇文章中，研究人员提出了一个统一框架，通过多模态大型语言模型（MLLMs）来探索文本到图像生成和检索之间的关系。他们还引入了一种生成检索方法，可以在无需训练的情况下进行检索。研究人员还构建了一个基准测试集TIGeR-Bench，用于评估文本到图像生成和检索方法，并在多个实验中证明了该方法的优越性和效果。
