近年来,多模态大语言模型(MLLM)在视觉与语言结合方面取得显著进展。新一代模型如GPT-4o和ILLUME+展现出卓越的视觉理解和生成能力,尤其在上下文感知生成和图像编辑任务中表现突出。ILLUME+通过双重视觉联合词表和扩散解码器,提升了语义理解和高保真图像生成能力,推动了多模态任务的智能化发展。
华为诺亚方舟实验室提出的多模态大模型ILLUME,整合视觉理解与生成能力,使用约1500万图文对数据,展现出卓越的多模态任务性能。通过自提升多模态对齐策略,促进理解与生成能力的协同进化。
本研究提出了ILLUME,一个多模态大语言模型,解决了图像与文本对齐的数据集规模问题。通过视觉标记器和多阶段训练,数据需求降至1500万,同时性能与先进模型竞争,并引入自我增强的对齐方案。
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