人工智能的浪潮席卷全球，其中，多模态生成模型的崛起，如同在AI领域打开了一扇全新的大门。这些模型不再局限于处理单一类型的数据，而是能够理解和生成包括文本、图像、音频、视频等多种形式的信息，从而催生出更复杂、更具创造性的应用。如同早期人类只能掌握单一语言，而未来的AI则能够流利地运用各种感官语言进行交流和创作。这场技术变革，正由诸如北京人工智能研究院的OmniGen系列、CoDi等模型所引领。
OmniGen2，作为智源研究院的杰作，其核心理念在于构建一个统一的框架，将视觉理解、文本到图像生成、基于指令的图像编辑以及主题驱动的上下文生成等多种能力融为一体。这并非简单的功能堆砌，而是对现有图像生成任务局限性的深刻反思。传统的图像生成常常需要额外的模块来处理各种控制条件，比如ControlNet或IP-Adapter，这无疑增加了模型的复杂性和维护成本。而OmniGen2则另辟蹊径，它继承了OmniGen的精髓，将多种图像生成任务转化为图像生成问题本身，从而简化了架构，提高了效率，并显著增强了知识迁移的能力。这种设计思路，如同将不同的乐器整合进一个交响乐团，使其能够演奏出更加丰富和和谐的乐章。
这种统一性的设计理念，甚至体现在对传统计算机视觉任务的处理上。边缘检测、人体姿态识别等，不再被视为独立的任务，而是被转化为图像生成的一部分。这种转变不仅简化了模型架构，更使得模型能够有效地在不同任务之间转移知识，从而更好地适应未曾见过的任务和领域。举例来说，一个原本擅长生成风景画的模型，通过这种知识迁移，也能快速掌握生成人像画的技巧。更令人眼前一亮的是，OmniGen的训练数据集构建思路，尤其是包含约1亿张图像的X2I数据集，其构造方法本身就极具研究价值，甚至超越了模型本身的重要性。高质量的数据是人工智能的基石，如同良田是丰收的保障，X2I数据集为OmniGen的强大能力奠定了坚实的基础。
除了OmniGen系列，其他模型也在积极探索多模态生成的新途径。CoDi模型便是一个典型的例子，它实现了“Any-to-Any”的生成能力，能够接收多种条件输入，并进行多模态联合生成。设想一下，CoDi可以根据一段文字描述和一个音频片段，生成一个同步的视频和音频，或者根据一幅图像和一段音频提示，生成一段与之匹配的视频。这种能力极大地拓展了多模态生成模型的应用范围，使其能够应用于更为广泛的场景。例如，CoDi可以根据“油画，恐怖画风，craig mullins 风格”的文本提示，再结合一段令人毛骨悚然的背景音乐，生成一张风格诡异的油画作品。这不仅仅是技术的进步，更是艺术创作方式的革新。
当前，大型语言模型（LLM）和多模态理解模型主要采用自回归生成架构，这种架构基于解码器唯一结构和下一词元预测机制实现序列化文本生成。然而，在文本生成图像领域，我们却经历了从生成对抗网络（GAN）到扩散模型的转变。扩散模型结合了UNet、DiT等架构与CLIP、T5等先进文本编码器，在图像生成质量上目前仍然优于自回归模型。尽管如此，自回归模型与LLM的结构一致性，使其在构建统一多模态系统方面具有独特的优势。这种结构一致性，如同不同建筑模块之间的统一接口，使得它们能够更加容易地组合在一起，构建出更加宏伟的建筑。
统一的多模态模型能够同时理解和生成多模态内容，蕴藏着巨大的潜力。它们不仅可以基于复杂的指令生成图像，还可以推理视觉数据，并通过生成输出实现多模态分析可视化。GPT-4o的发布，如同投下了一颗重磅炸弹，进一步凸显了这一潜力，引发了学术界对统一化多模态模型的广泛关注。我们可以预见，未来的多模态模型将能够更深入地理解人类的意图，并以更加自然和多样化的方式与人类进行交互。例如，一个医生可以通过向模型输入病人的医学影像和病史，让模型生成一份详细的诊断报告和治疗方案；一个设计师可以通过向模型输入设计理念和相关的素材，让模型生成一系列不同风格的设计稿。
多模态生成的核心概念包括多模态数据、模态映射和融合模态。其主要应用涵盖文本到图像生成、文本到音频合成、图像到文本描述以及图像到音频转换等。这些技术在人工智能和计算机视觉领域具有广泛的应用前景，例如生成图像描述、语音合成、视频生成等。这些应用不仅仅停留在娱乐层面，更将在医疗、教育、工业等领域发挥重要作用。例如，通过图像到文本描述技术，我们可以帮助视障人士更好地理解周围的世界；通过文本到音频合成技术，我们可以为语言障碍人士提供更便捷的交流方式。
随着技术的不断进步，我们有理由相信，多模态生成模型将在未来扮演越来越重要的角色，为人类带来更智能、更便捷的生活体验。从OmniGen2到CoDi，这些模型所展现的统一性、简洁性和强大的知识迁移能力，为研究人员和开发者探索可控和个性化生成AI的前沿提供了坚实的基础。未来的AI，将不再仅仅是工具，更是我们创造力和想象力的延伸，它将帮助我们更好地理解世界，更好地表达自我，创造出更加美好的未来。
发表评论