論文の概要: Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12528v3
• Date: Wed, 11 Sep 2024 11:47:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 20:12:08.943174
• Title: Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation
• Title（参考訳）: Show-o:マルチモーダル理解と生成を統一するシングルトランス
• Authors: Jinheng Xie, Weijia Mao, Zechen Bai, David Junhao Zhang, Weihao Wang, Kevin Qinghong Lin, Yuchao Gu, Zhijie Chen, Zhenheng Yang, Mike Zheng Shou,
• Abstract要約: マルチモーダル理解と生成を統一する統一変換器,すなわちShow-oを提案する。 完全自己回帰モデルとは異なり、Show-oは自己回帰と(離散的な)拡散モデリングを統一し、様々な混合モダリティの入力と出力を適応的に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.58881004205822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a unified transformer, i.e., Show-o, that unifies multimodal understanding and generation. Unlike fully autoregressive models, Show-o unifies autoregressive and (discrete) diffusion modeling to adaptively handle inputs and outputs of various and mixed modalities. The unified model flexibly supports a wide range of vision-language tasks including visual question-answering, text-to-image generation, text-guided inpainting/extrapolation, and mixed-modality generation. Across various benchmarks, it demonstrates comparable or superior performance to existing individual models with an equivalent or larger number of parameters tailored for understanding or generation. This significantly highlights its potential as a next-generation foundation model. Code and models are released at https://github.com/showlab/Show-o.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル理解と生成を統一する統一変換器,すなわちShow-oを提案する。 完全自己回帰モデルとは異なり、Show-oは自己回帰と(離散的な)拡散モデリングを統一し、様々な混合モダリティの入力と出力を適応的に処理する。 統一されたモデルは、視覚的質問応答、テキスト・ツー・イメージ生成、テキスト誘導インペイント/抽出、混合モダリティ生成など、幅広い視覚言語タスクを柔軟にサポートする。 様々なベンチマークで、既存の個々のモデルに匹敵する、あるいは優れたパフォーマンスを示しており、同じまたは多くのパラメータが理解や生成用に調整されている。 これは次世代のファウンデーションモデルとしての可能性を著しく強調している。 コードとモデルはhttps://github.com/showlab/Show-o.comで公開されている。

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