【文章摘要-20231019】Any-to-Any Generation via Composable Diffusion
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指向GitHub平台上的代码资源的学术论文页面中有一篇名为《The Future of AI》的文章。
该研究者开发了一种可集成式的扩散架构，在模型设计中实现了多模态数据的有效融合与协同处理能力。与现有系统不同的是，在本方案中生成器能够同时处理多个模态信息，并非仅局限于单一输出类型。尽管在现有数据集中难以获得多模态配对实例的情况较为普遍，在本方法中我们仍然成功实现了不同模态特征信息的有效结合与互补学习机制构建。值得注意的是，在算法设计过程中我们引入了一种新的多维特征映射方法，在扩散过程中通过动态调整各子网络之间的关系权重以实现信息的最佳传递路径选择。此外，在模型训练阶段我们采用了基于马尔科夫链蒙特卡洛采样的高效优化框架，并在此基础上构建了一个自洽的数据增强体系以进一步提升模型泛化能力。
同一空间特征对齐、任意模态生成任意模态
方法
3.1 Preliminary: Latent Diffusion Model
对潜在扩散模型的深入解析
这篇论文系统性综述了相关研究进展，并对其关键技术进行了深入分析。
3.2 Composable Multimodal Conditioning
作者首先进行模态的加权
提出了"Bridging Alignment"，选择文本作为衔接，采用对比学习对齐
3.3 Composable Diffusion
作者分别构建单个模态的模型，分别训练不同模态的扩散模型
图像：根据文献【41】
文本：
3.4 Joint Multimodal Generation by Latent Alignment
生成模态：联合生成，采用对比学习对齐。
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