该本文介绍了一个名为CoDi-2的多模态大语言模型，该模型由加州大学伯克利、Microsoft Azure AI、Zoom和UNC-Chapel Hill的研究人员合作开发。这个模型旨在解决主题驱动的图像生成、视觉转换和音频编辑等领域的挑战。

CoDi-2扩展了其前身CoDi的功能，表现出色在主题驱动的图像生成和音频编辑等任务中。该模型的架构包括专门用于音频和视觉输入的编码器和解码器。训练过程中使用了像素损失和令牌损失来训练模型。CoDi-2展现出了显著的零样本和少样本能力。

CoDi-2着重解决多模态生成中的挑战，包括零样本精细控制、模态交织指令跟随和多轮多模态对话。通过将LLM作为核心，CoDi-2能够将不同模态与语言相对应，理解复杂指令并生成连贯的多模态输出。

该模型集成了音频和视觉输入的编码器和解码器，通过对多样生成数据集的训练，使用了像素损失和令牌损失。CoDi-2在零样本能力方面表现突出，不仅在主题驱动的图像生成、视觉转换和音频编辑等方面超越了先前的模型，还在新的未见任务中展现了竞争性的性能和泛化能力。

CoDi-2在多模态生成中展示广泛的零样本能力，在上下文学习、推理和任意模态生成的多轮互动对话中表现卓越。评估结果显示了其在零样本性能和对新任务的强大泛化能力。在音频处理任务中，CoDi-2通过在所有指标中获得高分，实现了在音轨中添加、删除和替换元素方面的卓越性能。这凸显了在上下文年龄、概念学习、编辑和精细控制方面推动高保真多模态生成的重要性。

CoDi-2是一种先进的AI系统，能够在遵循复杂指令、上下文学习、推理、聊天和不同输入输出模式的各种任务中表现出色。它能够适应不同风格、基于不同主题的内容生成以及在音频处理方面的熟练操作，是多模态基础建模领域的重大突破。CoDi-2代表了对创建一个全面处理多任务系统的深入探索，甚至可以轻松处理尚未经过训练的任务。

CoDi-2未来的方向计划是通过优化上下文学习、拓展对话能力和支持额外的模态，增强其多模态生成能力。它将使用扩散模型等技术来提高图像和音频的保真度。未来的研究还可能涉及评估和比较CoDi-2与其他模型，以了解其优势和局限性。

本文原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.18775

标签： CoDi、 2、

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