Meta开发出文生图模型CM3Leon

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2023-07-22 01:28:35

简介

Meta公司宣布开发出一款名为CM3Leon的文生图模型，该模型能够独力解决文本到图像和图像到文本的双向生成任务。

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Meta
CM3Leon
文生图模型

摘要

CM3Leon是一款多模态模型，能够以其他图像和文本内容的任意序列为条件，生成相应的文本与图像序列。该模型具备自回归模型的功能多样性和有效性，同时保持着较低的训练成本和良好的推理效率。CM3Leon在文本到图像的生成方面表现出同类领先的性能。

详细内容

Meta公司宣布开发出一款名为CM3Leon的文生图模型，该模型能够独力解决文本到图像和图像到文本的双向生成任务。与其他文生图模型不同，CM3Leon采用了基于token的自回归模型方法，训练时的计算量仅相当于以往基于Transformer方法的五分之一，但在文本到图像的生成方面获得了同类领先的性能。

CM3Leon是首个使用纯文本语言模型配方改编和训练而成的多模态模型，并经历了大规模检索增强预训练和随后的多任务监督微调（SFT）阶段。作为一套因果掩码混合模态（CM3）模型，它能够以其他图像和文本内容的任意序列为条件，生成相应的文本与图像序列，这极大扩展了以往大模型只能从文本到图像、或者只能从图像到文本的功能局限。

Meta称，与目前广泛使用的图像生成基准（零样本MS-COCO）进行性能比较时，CM3leon获得了4.88的FID（FréchetInceptionDistance，一种用于计算真实图像与生成图像间特征向量距离的指标，FID值越小则相似度越高，最好为0），超越谷歌的文本到图像模型Parti，证明了自身技术的先进性。此外，CM3leon还表现出令人印象深刻的复杂组合对象生成能力。

CM3Leon的跨任务执行能力展现出强大的通用性，能够在单一模型之上完成文本引导的图像生成与编辑、文本任务、结构引导的图像编辑、物体到图像、抠图、超分辨率结果等各项任务。

随着AI行业的不断发展，像CM3Leon这样的生成模型正变得越来越复杂。这些模型通过数百万的示例图像接受训练，学习视觉效果与文本之间的关系，但同时也可能反映训练数据集中存在的偏差/偏见。Meta称，目前AI行业仍处于理解和应对这些挑战的早期阶段，提升透明度才是加速解决这些问题的关键。

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