X-Prompt: К универсальной генерации изображений в контексте

Современные большие языковые модели (LLM) продемонстрировали впечатляющие результаты в области обработки естественного языка (NLP) благодаря способности извлекать знания из небольшого числа примеров и применять их к новым задачам. Это явление, известное как ин-контекстное обучение, позволяет моделям выполнять как задачи в пределах обучающего домена, так и за его пределами. Однако потенциал ин-контекстного обучения для генерации изображений остается недостаточно изученным. В данной статье мы рассмотрим подход X-Prompt, который представляет собой чисто авторегрессионную большую модель, предназначенную для эффективной генерации изображений в контексте.

Основные концепции

Ин-контекстное обучение

Ин-контекстное обучение — это способ, при котором модель использует несколько примеров для понимания задачи и адаптации к ней во время инференса. Это позволяет моделям, таким как GPT-3, значительно улучшать производительность в различных задачах NLP. Применение этой концепции к задачам компьютерного зрения требует многомодального подхода, что является основной задачей X-Prompt.

Авторагрессионные модели

Авторагрессионные модели, такие как X-Prompt, генерируют изображения, предсказывая следующий токен на основе предыдущих токенов. Этот подход позволяет модели учитывать контекст и предсказывать более сложные структуры, чем традиционные модели диффузии, которые часто требуют сложной настройки и не всегда могут эффективно обрабатывать ин-контекстные примеры.

Модели языка и изображения

Существующие модели генерации изображений часто полагаются на текстовые кодеры и диффузионные сети, что усложняет поддержку ин-контекстного обучения. X-Prompt предлагает решение, комбинируя возможности LLM с эффективной генерацией изображений, что позволяет избежать потерь информации, связанных с традиционными методами.

Подход X-Prompt

Компрессия ин-контекстных примеров

Одной из ключевых особенностей X-Prompt является механизм компрессии, который позволяет эффективно извлекать важные характеристики из ин-контекстных примеров. Это достигается путем создания фиксированной длины токенов, которые используются как контекстная информация для генерации новых изображений. Такой подход не только уменьшает максимальную длину контекста, необходимую во время обучения, но и улучшает способность модели к обобщению на ранее невидимые задачи.

Объединение задач

X-Prompt объединяет задачи генерации изображений и описания изображений, что позволяет модели лучше осознавать задачи, основываясь на примерах в контексте. Это также включает в себя создание обратных задач и задач предсказания текста, что усиливает общую производительность и способности обобщения модели.

Механизм обучения

Обучение X-Prompt проходит в несколько этапов. Сначала модель обрабатывает ин-контекстные примеры, создавая токены, которые затем используются для предсказания целевых последовательностей. Это позволяет модели не только запоминать контекст, но и адаптироваться к различным задачам генерации изображений и их редактирования.

Эксперименты и результаты

Генерация изображений

В рамках экспериментов X-Prompt демонстрирует конкурентоспособные результаты в задачах генерации изображений, включая текстово-изображенческую генерацию. Модель показывает высокую степень согласованности с текстовыми подсказками, что является критически важным для приложений, таких как редактирование изображений.

Применение в редактировании изображений

Использование X-Prompt в задачах редактирования изображений, таких как восстановление изображений, добавление объектов и изменение стиля, показывает, что модель способна эффективно извлекать и применять контекстную информацию. Это достигается благодаря использованию механизма Retrieval-Augmented Image Editing (RAIE), который позволяет модели извлекать релевантные примеры из базы данных для улучшения качества редактирования.

Обобщение на новых задачах

X-Prompt также продемонстрировала способность обобщать на новых задачах, предоставляя только один пример в качестве контекста. Это позволяет модели успешно справляться с задачами, которые не были частью обучающего набора, что подчеркивает ее универсальность и гибкость.

Заключение

Подход X-Prompt представляет собой значительный шаг вперед в области генерации изображений в контексте. Объединяя возможности ин-контекстного обучения с авторегрессионными моделями, X-Prompt демонстрирует высокую производительность в разнообразных задачах, включая генерацию изображений и их редактирование. Этот подход открывает новые горизонты для дальнейших исследований в области многомодального обучения и генерации изображений, что может привести к созданию более мощных и универсальных моделей в будущем.