Meta上周发布了可同时支持文本与图像生成的CM3Leon模型，这是史上第一个由纯文本语言模型配方所训练的多模态模型，并宣称其图像生成所使用的训练计算资源只要其它方法的1/5，即可达到先进性能。
CM3Leon是个基于Token、检索增强与decoder-only的模型，它采用因果隐蔽混合模态（Causal Masked Mixed-Modal，CM3）架构，代表该模型得以仅关注之前的元素来生成输出串行，确保生成内容的连贯性，且于训练过程中能够忽视或隐蔽某些组件，以生成更好的结果，还可同时处理文本及图像的输入。
Meta强调CM3Leon是个通用模型，通过单一模型即可处理许多不同的任务，像是以文本描述来生成图像，也能以文本描述来编辑图像，或者是要求该模型替图像生成图说等。
例如以文本要求它生成“在撒哈拉沙漠的一株小仙人掌戴上了一顶内嵌霓虹太阳眼镜的草帽”的图像；也能利用文本帮《戴珍珠耳环的少女》戴上墨镜，或是以文本调整天空的颜色；用户还可要求CM3Leon替图像生成图说，以文本描绘图像中的元素。
图片来源_Meta
研究人员表示，CM3Leon仅使用30亿个Token的文本数据进行训练，大幅低于OpenFlamingo的400亿个Token与Flamingo的1,000亿个Token，但它却能在替图像产生图说，以及回答图像问题等两个任务上，达到与OpenFlamingo相当的zero-shot性能等级。此外，它在回答VizWiz数据集中图像问题的表现还胜过Flamingo。
有别于今年5月大方开源集成文本、声音与视觉数据的多模态AI模型ImageBind，此次Meta并未公布是否或何时发布CM3Leon。
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