論文の概要: Multi-modal Generative AI: Multi-modal LLMs, Diffusions and the Unification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14993v2
• Date: Thu, 10 Jul 2025 17:30:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.111061
• Title: Multi-modal Generative AI: Multi-modal LLMs, Diffusions and the Unification
• Title（参考訳）: マルチモーダル生成AI:マルチモーダルLLM,拡散,統一
• Authors: Xin Wang, Yuwei Zhou, Bin Huang, Hong Chen, Wenwu Zhu,
• Abstract要約: マルチモーダル生成AI(Artificial Intelligence)は、学術と産業の両方から注目を集めている。 本稿では、マルチモーダルLLM、拡散、理解と生成のための統一を含む、多モーダル生成AIの概要について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.88402339122694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal generative AI (Artificial Intelligence) has attracted increasing attention from both academia and industry. Particularly, two dominant families of techniques have emerged: i) Multi-modal large language models (LLMs) demonstrate impressive ability for multi-modal understanding; and ii) Diffusion models exhibit remarkable multi-modal powers in terms of multi-modal generation. Therefore, this paper provides a comprehensive overview of multi-modal generative AI, including multi-modal LLMs, diffusions, and the unification for understanding and generation. To lay a solid foundation for unified models, we first provide a detailed review of both multi-modal LLMs and diffusion models respectively, including their probabilistic modeling procedure, multi-modal architecture design, and advanced applications to image/video LLMs as well as text-to-image/video generation. Furthermore, we explore the emerging efforts toward unified models for understanding and generation. To achieve the unification of understanding and generation, we investigate key designs including autoregressive-based and diffusion-based modeling, as well as dense and Mixture-of-Experts (MoE) architectures. We then introduce several strategies for unified models, analyzing their potential advantages and disadvantages. In addition, we summarize the common datasets widely used for multi-modal generative AI pretraining. Last but not least, we present several challenging future research directions which may contribute to the ongoing advancement of multi-modal generative AI.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル生成AI(Artificial Intelligence)は、学術と産業の両方から注目を集めている。 特に、二つの支配的な技術家が現れている。 一 マルチモーダル大言語モデル(LLM)は、多モーダル理解のための印象的な能力を示し、 二 拡散モデルは、マルチモーダル生成の点で顕著なマルチモーダルパワーを示す。 そこで本稿では,マルチモーダルLLM,拡散,理解と生成のための統合など,多モーダルな生成AIの概要を概観する。 統一モデルの基礎を固めるために、まず、確率的モデリング手順、マルチモーダルアーキテクチャ設計、画像/ビデオLLMへの先進的な応用、およびテキスト・ツー・イメージ/ビデオ生成を含む、多モードLLMと拡散モデルの両方の詳細なレビューを行う。 さらに,理解と生成のための統一モデルに向けた新たな取り組みについても検討する。 理解と生成の統一を実現するため, 自己回帰モデルや拡散モデル, 密集型・混合型(MoE)アーキテクチャなどの重要設計について検討する。 次に、統一モデルのためのいくつかの戦略を導入し、その潜在的な利点と欠点を分析します。 さらに,マルチモーダルな生成AI事前学習に広く用いられている共通データセットを要約する。 最後に,マルチモーダル生成AIの進歩に寄与する可能性のある,今後の課題について紹介する。

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