CoDi-2: In-Context, Interleaved, and Interactive Any-to-Any Generation

📄 arXiv: 2311.18775v1 📥 PDF

作者: Zineng Tang, Ziyi Yang, Mahmoud Khademi, Yang Liu, Chenguang Zhu, Mohit Bansal

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2023-11-30

备注: Project Page: https://codi-2.github.io/

💡 一句话要点

提出CoDi-2以解决复杂多模态指令理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态生成 交互式学习 上下文学习 语言与视觉对齐 音频编辑

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂的多模态交错指令时存在理解和生成能力不足的问题。
  2. CoDi-2通过对齐多模态与语言，支持复杂的交互式学习和生成，提升了模型的多模态理解能力。
  3. CoDi-2在多轮交互对话中展示了优越的零-shot生成能力，超越了传统领域特定模型的表现。

📝 摘要（中文）

我们提出了CoDi-2，这是一种多功能的交互式多模态大语言模型（MLLM），能够遵循复杂的多模态交错指令，进行上下文学习、推理、聊天和编辑等操作，支持任意输入输出模式。通过将多模态与语言对齐，CoDi-2使得大型语言模型（LLMs）不仅能够理解复杂的多模态交错指令和上下文示例，还能在连续特征空间中自回归生成有依据且连贯的多模态输出。CoDi-2在多模态生成的零-shot能力方面表现出色，超越了以往领域特定模型的表现，标志着在开发全面的多模态基础模型方面的重大突破。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有多模态模型在理解和生成复杂交错指令时的局限性，特别是在多模态输入输出的灵活性和连贯性方面存在的挑战。

核心思路：CoDi-2的核心思路是通过将多模态信息与语言进行对齐，增强模型对复杂指令的理解和生成能力，从而实现任意输入输出模式的交互式生成。

技术框架：CoDi-2的整体架构包括多个模块，首先是多模态输入的编码模块，然后是基于上下文的学习和推理模块，最后是生成模块，能够自回归地输出多模态内容。

关键创新：CoDi-2的主要创新在于其能够处理复杂的多模态交错指令，并在生成过程中保持连贯性和上下文相关性，这与传统模型的单一模态处理方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，CoDi-2采用了特定的损失函数来优化多模态输出的质量，并在网络结构上引入了多层次的特征融合机制，以增强不同模态之间的协同作用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，CoDi-2在多模态生成任务上展示了显著的性能提升，特别是在主题驱动的图像生成、视觉转换和音频编辑等任务中，超越了以往的领域特定模型，证明了其在零-shot学习能力上的优势。

🎯 应用场景

CoDi-2的潜在应用场景包括智能助手、教育工具、创意内容生成等领域。其强大的多模态理解和生成能力能够为用户提供更为自然和直观的交互体验，推动人机交互的进一步发展。未来，CoDi-2可能在多模态数据分析和自动化内容创作等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We present CoDi-2, a versatile and interactive Multimodal Large Language Model (MLLM) that can follow complex multimodal interleaved instructions, conduct in-context learning (ICL), reason, chat, edit, etc., in an any-to-any input-output modality paradigm. By aligning modalities with language for both encoding and generation, CoDi-2 empowers Large Language Models (LLMs) to not only understand complex modality-interleaved instructions and in-context examples, but also autoregressively generate grounded and coherent multimodal outputs in the continuous feature space. To train CoDi-2, we build a large-scale generation dataset encompassing in-context multimodal instructions across text, vision, and audio. CoDi-2 demonstrates a wide range of zero-shot capabilities for multimodal generation, such as in-context learning, reasoning, and compositionality of any-to-any modality generation through multi-round interactive conversation. CoDi-2 surpasses previous domain-specific models on tasks such as subject-driven image generation, vision transformation, and audio editing. CoDi-2 signifies a substantial breakthrough in developing a comprehensive multimodal foundation model adept at interpreting in-context language-vision-audio interleaved instructions and producing multimodal outputs.