新加坡国立大学和字节跳动的研究人员推出一种统一的Transformer模型Show-o，，它统一了多模态的理解和生成。不同于完全自回归模型，Show-o结合了自回归和（离散）扩散建模，以自适应地处理各种混合模态的输入和输出。这种统一的模型灵活地支持了广泛的视觉语言任务，包括视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复/外推以及混合模态生成。例如，你有一个智能助手，它可以看图说话，或者根据你的描述生成图片。Show-o就是这样一个智能助手，但它更厉害，因为它可以用一个模型同时做到这两件事。
主要功能：
- 多模态理解：Show-o能够理解图像内容并回答有关图像的问题。
- 文本到图像生成：根据文本描述生成相应的图像。
- 文本引导的图像修复和扩展：对图像的某些部分进行修复或根据文本描述扩展图像内容。
- 混合模态生成：例如，根据文本描述生成视频关键帧。
主要特点：
- 统一模型：Show-o将两种不同的建模方式——自回归模型和（离散）扩散模型——结合在一个变换器中，以适应不同模态的输入和输出。
- 灵活性：支持多种视觉-语言任务，不需要为特定任务定制模型。
- 高性能：在多个基准测试中，Show-o展现出与现有专门模型相当或更优的性能。
工作原理：
Show-o的工作原理可以分为以下几个步骤：
- 文本和图像分词：将文本和图像转换成模型可以理解的离散标记。
- 统一提示策略：设计一种格式，将不同模态的数据统一输入到模型中。
- 全注意力机制：Show-o使用一种特殊的注意力机制，可以同时处理文本和图像标记，允许它们以不同的方式相互作用。
- 两阶段学习目标：模型通过预测下一个标记和预测被遮蔽的标记来学习。
具体应用场景：
- 视觉问答：用户可以问Show-o关于图像的问题，比如“图片里有彩虹吗？”Show-o能够理解问题并给出答案。
- 文本到图像：用户给出文本描述，比如“一个穿着晚礼服的女人站在海边”，Show-o能够生成相应的图像。
- 图像修复和扩展：如果一张图片有一部分损坏或不完整，Show-o可以根据周围的内容和文本提示修复或扩展图像。
- 视频生成：Show-o可以根据文本描述生成一系列视频关键帧，为制作视频提供基础。
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