論文の概要: PixelBytes: Catching Unified Embedding for Multimodal Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15512v2
- Date: Mon, 21 Oct 2024 18:57:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 19:43:38.331775
- Title: PixelBytes: Catching Unified Embedding for Multimodal Generation
- Title（参考訳）: PixelBytes:マルチモーダル生成のための統一埋め込み
- Authors: Fabien Furfaro,
- Abstract要約: PixelBytes Embeddingは、統一マルチモーダル表現学習のための新しいアプローチである。
Image Transformers、PixelCNN、Mamba-Bytesといった最先端のシーケンスモデルにインスパイアされたPixelBytesは、さまざまなデータ型を統合するという課題に対処することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This report introduces PixelBytes Embedding, a novel approach for unified multimodal representation learning. Our method captures diverse inputs in a single, cohesive representation, enabling emergent properties for multimodal sequence generation, particularly for text and pixelated images. Inspired by state-of-the-art sequence models such as Image Transformers, PixelCNN, and Mamba-Bytes, PixelBytes aims to address the challenges of integrating different data types. We explore various model architectures, including Recurrent Neural Networks (RNNs), State Space Models (SSMs), and Attention-based models, focusing on bidirectional processing and our innovative PxBy embedding technique. Our experiments, conducted on a specialized PixelBytes Pok{\'e}mon dataset, demonstrate that bidirectional sequence models with PxBy embedding and convolutional layers can generate coherent multimodal sequences. This work contributes to the advancement of integrated AI models capable of understanding and generating multimodal data in a unified manner.
- Abstract（参考訳）: 本報告では,PixelBytes Embeddingを紹介した。
本手法は,複数モーダルシーケンス生成,特にテキストおよび画素画像に対する創発的特性を実現するために,単一の凝集表現で多様な入力をキャプチャする。
Image Transformers、PixelCNN、Mamba-Bytesといった最先端のシーケンスモデルにインスパイアされたPixelBytesは、さまざまなデータ型を統合するという課題に対処することを目指している。
我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、ステートスペースモデル(SSM)、アテンションベースのモデルなど、さまざまなモデルアーキテクチャを探求し、双方向処理と革新的なPxBy埋め込み技術に注目した。
特殊なPixelBytes Pok{\'e}monデータセットを用いて実験を行い、PxBy埋め込みと畳み込み層を用いた双方向シーケンスモデルがコヒーレントなマルチモーダルシーケンスを生成することを示した。
この研究は、統合された方法でマルチモーダルデータの理解と生成が可能な統合AIモデルの進歩に寄与する。
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