Any-to-Any Generation via Composable Diffusion
Zineng Tang, Ziyi Yang, Chenguang Zhu, Michael Zeng, Mohit Bansal
[Microsoft & University of North Carolina at Chapel Hill]
基于可组合扩散的Any-to-An的生成
CoDi是一种创新的多模态生成模型，能自由生成任意组合的输出模态，并在生成质量方面超越或与单模态合成的最先进方法持平。
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动机：开发一种能生成任意组合输出形式(如语言、图像、视频或音频)的生成模型。与现有的生成式AI系统不同，CoDi能并行生成多种模态，且其输入不限于文本或图像等子集模态。提出在输入和输出空间中对模态进行对齐的方法，使得CoDi能自由地对任意输入组合进行条件生成，并生成任意一组模态，即使这些模态在训练数据中不存在。 -
方法：CoDi采用一种新的可组合生成策略，通过在扩散过程中建立共享的多模态空间，实现模态之间的对齐，从而实现模态的同步生成，如时间上对齐的视频和音频。CoDi在生成过程中能高度定制和灵活，实现了强大的联合模态生成质量，并且在单模态合成方面优于或与最先进的单模态合成方法持平。 -
优势：CoDi是一种创新的多模态生成模型，能从各种输入模态中同时处理和生成多种模态(包括文本、图像、视频和音频)。通过对齐模态空间，能自由地生成各种组合的输出模态，具有高质量和连贯性。在推动更具吸引力和全面的人机交互方面迈出了重要的一步，为未来生成人工智能的研究奠定了坚实的基础。
