清华大学最新！2万字长文全面解读多模态生成式AI的前世今生！

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原标题：清华大学最新！2万字长文全面解读多模态生成式AI的前世今生！
关键字：模型,图像,视觉,文本,视频
文章来源：人工智能学家
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内容摘要：

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作者：Hong Chen等
解读：AI生成未来
文章链接：https://arxiv.org/pdf/2409.14993
多模态生成式人工智能在学术界和工业界受到了越来越多的关注。特别是两大主流技术体系：
多模态大语言模型（MLLM），如 GPT-4V，展现了出色的多模态理解能力；
扩散模型，如 Sora，在视觉生成方面表现出色。因此，自然而然地出现了一个问题：是否可能拥有一个既能理解又能生成的统一模型？
为了解答这个问题，本文首先对 MLLM 和扩散模型进行了详细的综述，包括它们的概率建模过程、多模态架构设计，以及它们在图像/视频大语言模型和文本到图像/视频生成中的高级应用。接着，讨论了统一模型中的两个重要问题：
统一模型应采用自回归还是扩散概率建模？
该模型应使用密集架构还是专家混合（MoE）架构来更好地支持生成与理解这两大目标。
还提出了几种构建统一模型的可能策略，并分析了它们的隐空间优缺点。此外，本文总结了现有的大规模多模态数据集，以便在未来更好地进行模型预训练。最后，本文提出了若干

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