多模态模型GILL：生成+理解，CMU华人博士新作-轻识

本文新智元编辑：桃子

【新智元导读】CMU全新多模态模型GILL，能够生成图像、检索图像，还能进行多模态对话。

近日，来自CMU的研究人员全新提出了一种多模态模型GILL。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.17216.pdf

它可以将文本或图像作为prompt，完成多模态对话。具体来说，可以实现生成文本、检索图像、生成新图像。

甚至，GILL还能从预先指定的数据集中进行图像检索，并在推理时决定是检索还是生成。

值得一提的是，通过嵌入空间之间的映射，CMU团队将冻结的大模型，与预训练的文生图模型相结合。

这样一来，GILL就能够实现广泛的应用，并且在多个文本到图像任务中优于基于Stable Diffusion等生成模型。

先来看一波演示。

演示

GILL能够将LLM预训练和冻结能力推广到许多不同任务中。具体包括：

https://huggingface.co/spaces/jykoh/gill

多模态对话生成

你可以提示GILL生成类似对话的文本，可以做到图像检索、图像生成，甚至多模态对话。

比如，你可以问它如何做拉面更有营养？GILL给出了加入蔬菜的建议。

我想要一款纹身。GILL瞬间就给你生成了符合要求的图案。

如何在市场上宣传这些蛋糕？GILL建议用一个简单的标牌，上面附上企业名称和小蛋糕的图片。

从视觉故事生成图像

另外，GILL还可以根据交错的图像和文本输入来生成更相关的图像。

多模态大模型GILL

GILL的全称是：Generating Images with Large Language Models，即用大型语言模型生成图像。

它能够处理任意交错的图像和文本输入，以生成文本、检索图像，和生成新图像。

GILL模型架构概览。通过描述损失进行训练，以学习处理图像（左），并通过图像检索和图像生成损失进行训练，以学习生成图像（右）

研究表明，尽管2种模型使用完全不同的文本编码器，但可以有效地将冻结的纯文本LLM的输出嵌入空间，映射到冻结文本-图像生成模型，即Stable Diffusion的嵌入空间。

与其他需要交错图像-文本训练数据的方法相比，研究人员通过微调图像-描述对上的少量参数来实现这一点。

这个方法计算高效，并且不需要在训练时运行图像生成模型。

GILL的推理时间过程。该模型接受图像和文本输入，并生成与图像嵌入交错的文本。在决定是否检索或生成特定的token集后，并返回适当的图像输出

在推理过程中，模型接受任意交错的图像和文本输入，并产生与图像嵌入交错的文本。在决定是检索还是生成一组特定的标记后，它返回适当的图像输出（检索或生成）

在推理过程中，该模型接收任意交错的图像和文本输入，并生成交错图像嵌入的文本。在决定是检索还是生成一组特定的标记后，它会返回相应的图像输出（检索或生成）。

实验结果

上下文图像生成

为了测试模型在全新图像生成的基线方法的能力，研究人员在VIST和VisDial数据集上进行了实验。

这些数据集与之前的研究中使用的数据集相同，用于对多模态文本和图像上下文条件下的图像检索进行基准测试。

GILL模型组合了多模态信息以产生相关的图像和文本输出，性能优于仅限于图像检索的基线模型。

评估指标

评估的重点是生成模型处理复杂语言描述的能力。因此，研究人员计算了衡量生成图像内容相关性的指标。

这里，有2个指标来评估模型：

1. CLIP相似度：使用CLIP ViT-L图像编码器来生成生成图像和相应真实图像的合并表示，并得出它们的余弦相似度。分数越高表示生成的图像与真实图像越相似。

2.学习感知图像块相似度（LPIPS）：LPIPS评估图像块之间的距离。测量真实图像和生成图像之间的LPIPS。较低的值表示2个图像在感知空间中更接近，而较高的值表示2个图像更不相似。

从视觉故事生成

VIST是一个用于顺序视觉和语言任务的数据集，其中包含构成故事的5个图像和文本序列的示例。

评估结果显示，将GILL与文本到图像生成基线进行比较。

当2个模型都输入一个故事描述时，性能相当，SD获得了比较好的CLIP相似度得分，并且两个模型获得了相似的 LPIPS。

然而，当所有5个故事描述都作为输入提供时，GILL优于SD，将CLIP相似度从0.598提高到0.612，将LPIPS从0.704 提高到0.6。

有趣的是，当进一步提供完整的多模态上下文时，GILL得到了显着改进，获得了0.641的CLIP相似度和0.3的LPIPS。

从视觉对话生成

研究人员还在VisDial数据集上测试了模型。

与VIST类似，评估模型准确合成所描述图像的能力，并提供越来越多的问答对话上下文作为输入。

评估结果显示，输入长度较短时，SD优于GILL。

然而，当输入上下文增加时，GILL逐渐改进，并且可以合成与真实图像更相似的图像。

当提供完整的10轮对话时，GILL的性能显着优于SD，比CLIP相似度（0.622-0.645）和LPIPS（0.723-0.714）都有所提高。

这些结果，进一步凸显了GILL在处理类似对话的长文本输入方面的有效性。

研究人员还引入了GILLMapper模块，允许模型有效地映射到Stable Diffusion图像生成骨干网，在PartiPrompts的许多示例中优于或匹配SD。

GILLMapper模型架构以隐藏的 [IMG] 表示和学习的查询嵌入向量序列为条件。

局限性

虽然GILL引入了许多令人兴奋的功能，但它是一个早期的研究原型，有几个局限性。

- GILL的许多功能依赖于LLM主架构。因此，它也继承了LLM典型的许多问题：

- GILL并不总是在提示时产生图像，或者当它对对话有用时。

- GILL的局限性在于它有限的视觉处理。目前，研究只使用4个视觉向量来表示每个输入图像（由于计算限制），这可能无法捕获下游任务所需的所有相关视觉信息。

- GILL继承了LLM的一些意外行为，例如潜在的幻觉，它生成的内容是错误的，或者与输入数据无关。它有时还会生成重复的文本，并且并不总是生成连贯的对话文本。

作者介绍

Jing Yu Koh

Jing Yu Koh是CMU机器学习系的二年级博士生，导师是Daniel Fried和Ruslan Salakhutdinov。

目前，他主要的研究方向是基础语言理解。

丹尼尔·弗里德和鲁斯兰·萨拉库蒂诺夫为我提供建议。我致力于基础语言理解，通常是在视觉和语言问题的背景下。

在此之前，他是谷歌研究中心的一名研究工程师，在那里研究视觉和语言问题以及生成模型。

参考资料：

https://www.cxs.cmu.edu/news/2023/gill

https://jykoh.com/gill

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