論文の概要: LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19334v1
• Date: Wed, 29 May 2024 17:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 15:52:40.418388
• Title: LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダル・ジェネレーションと編集のLLM:サーベイ
• Authors: Yingqing He, Zhaoyang Liu, Jingye Chen, Zeyue Tian, Hongyu Liu, Xiaowei Chi, Runtao Liu, Ruibin Yuan, Yazhou Xing, Wenhai Wang, Jifeng Dai, Yong Zhang, Wei Xue, Qifeng Liu, Yike Guo, Qifeng Chen,
• Abstract要約: 本調査では,画像,ビデオ,3D,オーディオなど,さまざまな領域にわたるマルチモーダル生成について詳しく検討する。 具体的には,本研究で活用されている手法とマルチモーダルデータセットの背景にある重要な技術要素を網羅的に検討する。 最後に、AIの安全性の進歩について包括的に議論し、新興のアプリケーションと今後の展望について調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.76691959033323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the recent advancement in large language models (LLMs), there is a growing interest in combining LLMs with multimodal learning. Previous surveys of multimodal large language models (MLLMs) mainly focus on understanding. This survey elaborates on multimodal generation across different domains, including image, video, 3D, and audio, where we highlight the notable advancements with milestone works in these fields. Specifically, we exhaustively investigate the key technical components behind methods and multimodal datasets utilized in these studies. Moreover, we dig into tool-augmented multimodal agents that can use existing generative models for human-computer interaction. Lastly, we also comprehensively discuss the advancement in AI safety and investigate emerging applications as well as future prospects. Our work provides a systematic and insightful overview of multimodal generation, which is expected to advance the development of Artificial Intelligence for Generative Content (AIGC) and world models. A curated list of all related papers can be found at https://github.com/YingqingHe/Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)の発展に伴い,LLMとマルチモーダル学習の融合への関心が高まっている。 MLLM(Multimodal large language model)の以前の調査は、主に理解に焦点を当てていた。 この調査では、画像、ビデオ、3D、オーディオなど、さまざまな領域にわたるマルチモーダル生成について詳しく説明し、これらの分野でのマイルストーンにおける注目すべき進歩を強調した。 具体的には,本研究で活用されている手法とマルチモーダルデータセットの背景にある重要な技術要素を網羅的に検討する。 さらに,人-コンピュータインタラクションに既存の生成モデルを利用するツール拡張マルチモーダルエージェントについても検討する。 最後に、AIの安全性の進歩について包括的に議論し、新興のアプリケーションと今後の展望について調査する。 我々の研究は、AIGC(Artificial Intelligence for Generative Content)と世界モデルの開発を進めることが期待されるマルチモーダル・ジェネレーションの体系的で洞察に富んだ概要を提供する。 関連論文のキュレートされたリストはhttps://github.com/YingqingHe/Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generationにある。

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