論文の概要: Multi-Modal Generative AI: Multi-modal LLM, Diffusion and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14993v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 13:16:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 15:05:21.904168
• Title: Multi-Modal Generative AI: Multi-modal LLM, Diffusion and Beyond
• Title（参考訳）: マルチモーダル生成AI - マルチモーダルLLM,拡散,その他
• Authors: Hong Chen, Xin Wang, Yuwei Zhou, Bin Huang, Yipeng Zhang, Wei Feng, Houlun Chen, Zeyang Zhang, Siao Tang, Wenwu Zhu,
• Abstract要約: マルチモーダル生成AIは、学術と産業の両方で注目を集めている。 理解と生成の両方に統一されたモデルを持つことは可能か?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.43910061720815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal generative AI has received increasing attention in both academia and industry. Particularly, two dominant families of techniques are: i) The multi-modal large language model (MLLM) such as GPT-4V, which shows impressive ability for multi-modal understanding; ii) The diffusion model such as Sora, which exhibits remarkable multi-modal powers, especially with respect to visual generation. As such, one natural question arises: Is it possible to have a unified model for both understanding and generation? To answer this question, in this paper, we first provide a detailed review of both MLLM and diffusion models, including their probabilistic modeling procedure, multi-modal architecture design, and advanced applications to image/video large language models as well as text-to-image/video generation. Then, we discuss the two important questions on the unified model: i) whether the unified model should adopt the auto-regressive or diffusion probabilistic modeling, and ii) whether the model should utilize a dense architecture or the Mixture of Experts(MoE) architectures to better support generation and understanding, two objectives. We further provide several possible strategies for building a unified model and analyze their potential advantages and disadvantages. We also summarize existing large-scale multi-modal datasets for better model pretraining in the future. To conclude the paper, we present several challenging future directions, which we believe can contribute to the ongoing advancement of multi-modal generative AI.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル生成AIは、学術と産業の両方で注目を集めている。 特に、技術の一流は2つある。 一 マルチモーダル理解能力を示すGPT-4Vのようなマルチモーダル大言語モデル(MLLM) 二 ソラのような拡散モデルであって、特に視覚発生に関して顕著なマルチモーダル能力を示すもの。 理解と生成の両方に統一されたモデルを持つことは可能か? 本稿では,MLLMと拡散モデルの両方について,確率論的モデリング手法,マルチモーダルアーキテクチャ設計,画像・ビデオ大言語モデルへの先進的応用,テキスト・ツー・イメージ・ビデオ生成など,詳細なレビューを行う。 次に、統一モデルに関する2つの重要な疑問について論じる。 一 統合モデルが自己回帰的又は拡散確率的モデリングを採用するべきか否か、及び 二 モデルは、密集したアーキテクチャ又は混合専門家(MoE)アーキテクチャを用いて、生成と理解をより良く支援すべきか、二つの目的。 さらに、統一モデルを構築するためのいくつかの可能な戦略を提供し、その潜在的な利点と欠点を分析します。 また、将来モデル事前トレーニングを改善するために、既存の大規模マルチモーダルデータセットを要約する。 本稿の結論として,多モード生成型AIの進歩に寄与すると考えられる,いくつかの挑戦的な今後の方向性を示す。

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