論文の概要: JanusFlow: Harmonizing Autoregression and Rectified Flow for Unified Multimodal Understanding and Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07975v1
- Date: Tue, 12 Nov 2024 17:55:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:19:32.766488
- Title: JanusFlow: Harmonizing Autoregression and Rectified Flow for Unified Multimodal Understanding and Generation
- Title（参考訳）: JanusFlow: 統一マルチモーダル理解と生成のための自己回帰と整流の調和
- Authors: Yiyang Ma, Xingchao Liu, Xiaokang Chen, Wen Liu, Chengyue Wu, Zhiyu Wu, Zizheng Pan, Zhenda Xie, Haowei Zhang, Xingkai yu, Liang Zhao, Yisong Wang, Jiaying Liu, Chong Ruan,
- Abstract要約: 画像の理解と生成を単一のモデルで統一する強力なフレームワークであるJanusFlowを紹介します。
JanusFlowは自動回帰言語モデルと修正フローを統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.93638123812204
- License:
- Abstract: We present JanusFlow, a powerful framework that unifies image understanding and generation in a single model. JanusFlow introduces a minimalist architecture that integrates autoregressive language models with rectified flow, a state-of-the-art method in generative modeling. Our key finding demonstrates that rectified flow can be straightforwardly trained within the large language model framework, eliminating the need for complex architectural modifications. To further improve the performance of our unified model, we adopt two key strategies: (i) decoupling the understanding and generation encoders, and (ii) aligning their representations during unified training. Extensive experiments show that JanusFlow achieves comparable or superior performance to specialized models in their respective domains, while significantly outperforming existing unified approaches across standard benchmarks. This work represents a step toward more efficient and versatile vision-language models.
- Abstract（参考訳）: 画像の理解と生成を単一のモデルで統一する強力なフレームワークであるJanusFlowを紹介します。
JanusFlowは、自動回帰言語モデルと修正フローを統合するミニマリストアーキテクチャを導入している。
私たちのキーとなる発見は、修正されたフローが大きな言語モデルフレームワーク内で容易にトレーニング可能であることを示し、複雑なアーキテクチャ変更の必要性を排除しています。
統一モデルの性能をさらに向上させるために、我々は2つの重要な戦略を採用した。
一 理解・生成エンコーダの分離及び
(二 統一訓練中に表象を整列すること。)
大規模な実験により、JanusFlowは各ドメインの特別なモデルと同等または優れたパフォーマンスを達成し、標準ベンチマークにおける既存の統一アプローチを著しく上回る結果となった。
この研究は、より効率的で多用途な視覚言語モデルに向けた一歩である。
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