最强开源多模态生成模型MM-Interleaved 支持任意穿插的图文输入和输出

要点:

1、多模态生成大模型的新突破;

2、独创特征同步器，刷新多项任务 SOTA;

3、可应用于多种图文生成及图像生成任务。

近期，一项开源项目MM-Interleaved引起了学者的广泛关注，该模型在多模态生成大模型方面取得了新的突破。项目引入了独创的特征同步器，刷新多项任务SOTA，拓展了多种图文生成及图像生成任务的应用领域，为多模态大模型的发展提供了新的活力。

MM-Interleaved模型的独特之处在于采用了全新的多模态特征同步器，支持任意穿插的图文输入和输出，可轻松编写引人入胜的旅游日志和童话故事，支持精准理解机器人操作，生成独特风格的精美图片，甚至教用户做菜，玩游戏等，成为随时听候指挥的个人助理。

项目地址:https://github.com/OpenGVLab/MM-Interleaved

模型还具备根据输入的分割图和对应的文本描述生成图像的能力，并确保生成的图像与分割图在空间布局上保持一致，展现出卓越的创造力。

这一项目所体现的独特贡献在于展示了强大的多模态处理能力，且在各个具体下游任务上的表现优异。其框架支持多尺度的图像特征作为输入，并没有对图像和文本的中间特征添加任何额外约束，而是直接采用预测下一个文本token或下一张图像的自监督训练目标，实现单阶段的统一预训练范式，展现了其在应对多样化任务时的强大通用性。

项目的成功标志着多模态大模型的发展朝着实现全面端到端的统一建模和训练迈出了关键一步。该项目不仅在预训练阶段表现出色，而且在具体任务微调后依然能够保持领先地位，为多模态大模型的广泛应用提供了可靠的支持。

项目的问世不仅体现了其预训练阶段所展现的卓越性能，更在于微调后在各个具体下游任务上的全面表现，展现了MM-Interleaved框架成为一个无限创意的智能合作者，帮助用户轻松打造引人入胜的图文作品。