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- 多模态处理：LatentLM能同时处理离散和连续数据，如文本、图像、音频等。
- 自回归生成：基于next-token diffusion技术，模型自回归生成连续数据的潜在向量。
- 高性能应用：在图像生成、文本到语音合成等领域表现卓越。
正文
LatentLM 是什么
LatentLM是微软研究院和清华大学共同推出的多模态生成模型，能够统一处理离散数据（如文本）和连续数据（如图像、音频）。该模型通过变分自编码器（VAE）将连续数据编码为潜在向量，并引入下一个词扩散技术进行自回归生成。
LatentLM基于因果Transformer架构，实现了不同模态间的信息共享，从而提高了模型在多模态任务中的性能和可扩展性。此外，LatentLM还推出了σ-VAE，解决了方差崩溃问题，增强了自回归建模的鲁棒性。
LatentLM 的主要功能
- 多模态数据处理：同时处理离散数据（如文本和代码）和连续数据（如图像、音频、视频）。
- 统一的生成与理解接口：提供一个接口，统一多模态数据的生成和理解，例如，可以生成文本、图像、音频和视频的任意组合。
- 自回归生成：基于next-token diffusion技术，模型自回归地生成连续数据的潜在向量。
- 高性能图像生成：在图像生成任务中，与基于扩散或离散标记的模型相媲美。
- 多模态大型语言模型集成：集成到多模态大型语言模型中，提升语言模型在多模态任务中的表现。
- 文本到语音合成：在文本到语音合成领域，用更少的解码步骤实现优于现有最先进模型的性能。
LatentLM 的技术原理
- 变分自编码器（VAE）：用VAE将连续数据编码为潜在向量，向量随后被解码器重构为原始数据。
- 下一个词扩散（Next-Token Diffusion）：一种自回归生成潜在向量的方法，其中扩散头根据每个Transformer隐藏状态产生潜在向量。
- 因果Transformer：用因果Transformer处理离散和连续数据，支持模型自回归地预测序列中的下一个元素。
- σ-VAE：为解决方差崩溃问题，LatentLM提出了σ-VAE，基于在潜在空间中保持固定方差提高模型在自回归建模中的鲁棒性。
- 混合模态训练：在训练中处理不同类型的数据，包括纯文本数据、图像-文本对数据和交错的图像-文本数据。
- 高效的推理过程：在推理时，基于Transformer主干的单次传递和轻量级扩散头的多次去噪步骤，实现高效的解码过程。
资源
- GitHub 仓库：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/LatentLM
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.08635
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