Show-o – 新加坡国立Show Lab联合字节推出的多模态理解与生成的统一模型

Show-o是什么

Show-o是一款集成了多模态理解与生成能力的统一Transformer模型。它通过结合自回归和离散扩散建模技术，灵活应对多种视觉语言任务，包括视觉问答、文本生成图像、文本引导的修复与扩展，以及混合模态生成等。Show-o在多模态理解和生成的基准测试中表现出色，其性能可与现有的专业模型相媲美，甚至更优。此外，它显著减少了图像生成所需的采样步骤，从而提升了效率。Show-o支持多种下游应用，如文本引导的图像修复和扩展，且无需额外的微调。

Show-o的主要功能

• 视觉问题回答（VQA）：能够理解图像内容并回答与之相关的问题。
• 文本到图像生成：根据文本描述生成相应的图像，支持创意和多样化的视觉输出。
• 文本引导的图像修复（Inpainting）：识别图像中的缺失部分，并根据文本提示进行有效修复。
• 文本引导的图像扩展（Extrapolation）：在已有图像中添加新元素或扩展内容，基于文本描述进行拓展。
• 混合模态生成：结合文本描述生成视频关键帧，为长视频的生成开辟新途径。
• 多模态理解与生成：整合视觉与语言信息，有效处理复杂的多模态任务。

Show-o的技术原理

• 自回归与离散扩散建模的结合：Show-o模型独特地将自回归与离散扩散建模相结合，灵活处理各种不同的输入和输出模态。
• 基于预训练的大型语言模型（LLM）：Show-o的架构基于预训练的LLM，并在每个注意力层之前引入QK-Norm操作，提升了模型的稳定性与性能。
• 离散图像标记：采用离散去噪扩散模拟离散图像标记，简化了对额外文本编码器的需求。
• 统一的提示策略：设计了一种统一的提示策略，将图像和文本标记化后形成输入序列，以适应多种任务，如多模态理解和文本到图像生成。
• 全注意力机制：引入全注意力机制，根据输入序列的类型自适应地应用因果注意力或全注意力，文本标记使用因果注意力，而图像标记则使用全注意力，将每个图像标记与序列中的所有标记相互作用。
• 训练目标：采用下一令牌预测（NTP）和遮罩令牌预测（MTP）两种学习目标，进行自回归与（离散）扩散建模。
• 混合模态生成潜力：展现了基于文本描述与视频关键帧的混合模态生成的潜力，为长视频生成提供了新思路。
• 降低采样步骤：相较于自回归图像生成，Show-o所需的采样步骤减少了约20倍，降低了计算资源的消耗，提升了模型的应用灵活性。

Show-o的项目地址

• Github仓库：https://github.com/showlab/Show-o
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.12528
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/showlab/Show-o

Show-o的应用场景

• 社交媒体内容创作：用户可以通过提供文本描述，Show-o能够生成相应的图像或视频，丰富社交媒体帖子的内容。
• 虚拟助手：在虚拟环境中，Show-o可以根据用户的查询或指令生成解释性图像或动画，提供视觉辅助。
• 教育和培训：Show-o能够生成教学材料中的图表、图解和示例图像，提升学习体验。
• 广告和营销：根据产品描述或营销创意，Show-o能够快速生成吸引人的视觉内容，助力广告宣传。
• 游戏开发：Show-o可以为视频游戏设计生成独特的环境、角色及道具图像。
• 电影和视频制作：Show-o在前期制作中提供辅助，根据剧本生成概念艺术和场景设计图。