DREAMLLM: Synergistic Multimodal Comprehension and Creation at ICLR 2024

Conceptos Básicos

DREAMLLM is a versatile learning framework that enables the comprehension and creation of multimodal content through synergistic modeling.

Resumen

The paper introduces DREAMLLM, a learning framework that focuses on achieving versatile Multimodal Large Language Models (MLLMs) empowered with synergy between multimodal comprehension and creation. The framework operates on two fundamental principles: generative modeling of language and image posteriors by direct sampling in the raw multimodal space, fostering the generation of raw, interleaved documents. DREAMLLM is capable of generating free-form interleaved content, showcasing superior performance as a zero-shot multimodal generalist.

ABSTRACT:

• Introduces DREAMLLM, a learning framework for MLLMs.
• Focuses on synergy between comprehension and creation.
• Operates on generative modeling of language and image posteriors.

INTRODUCTION:

• Multimodal Large Language Models (MLLMs) are crucial for machine intelligence.
• DREAMLLM aims to enhance both comprehension and creation in multimodality.

DATA EXTRACTION:

• "DREAMLLM is the first MLLM capable of generating free-form interleaved content."
• "DREAMLLM achieves an 8.46 FID on MS-COCO."

Estadísticas

DREAMLLMは、初めて自由形式の交互コンテンツを生成できる最初のMLLMです。
DREAMLLMはMS-COCOで8.46のFIDを達成しました。

Citas

Ideas clave extraídas de

DreamLLM

by Runpei Dong,... a las arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.11499.pdf

Consultas más profundas

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