谷歌Fluid创新引领AI变革

谷歌DeepMind团队携手麻省理工学院推出全新Fluid模型，打破文生图领域技术壁垒

IT之家讯（XXXX年X月XX日）——在科技前沿不断取得突破的谷歌DeepMind团队，近日携手全球顶尖学府麻省理工学院（MIT），共同推出了全新的Fluid模型。
该模型在规模达到105亿参数时，展现出前所未有的文生图效果，打破了行业内自回归模型与扩散模型之间的固有格局。

在文生图领域，自回归模型（Autoregressive Models）与扩散模型（Diffusion Models）的竞争一直是行业焦点。
而谷歌DeepMind团队与MIT的联合研究，通过深入探索，成功找到了突破这一领域技术瓶颈的关键。
他们发现，使用连续标记（continuous tokens）和随机生成顺序（non-fixed generation order）两个关键设计因素，显著提高了自回归模型的性能和可扩展性。

一、关于连续标记的使用

传统的自回归模型在处理图像信息时，通常使用离散tokens为每个图像区域分配一个来自有限词汇的代码。
这种方式不可避免地会导致信息丢失，使得重建图像时精度受限。
而DeepMind团队与MIT共同研发的Fluid模型，采用连续标记的技术，能够更精确地存储图像信息，大幅减少信息丢失。
这使得模型在重建图像时，能够更好地捕捉并保留原始图像的细节和特征。

二、关于随机生成顺序的应用

除了连续标记的引入，Fluid模型还采用了随机生成顺序的方法。
传统的自回归模型通常以固定顺序生成图像，而Fluid模型则能够在每一步预测任意位置的多个像素。
这种方法使得模型在理解整体图像结构时表现更为出色，不再受限于固定的生成顺序。
通过这种方式，Fluid模型能够更好地捕捉图像的内在关系，生成更真实、更富有表现力的图像。

三、Fluid模型的突破表现

结合了连续标记和随机生成顺序的Fluid模型，在规模扩大到105亿参数时，展现出了惊人的表现。
在重要基准测试中，Fluid模型不仅超越了StableDiffusion3扩散模型，还超越了谷歌此前的Parti自回归模型。
令人瞩目的是，与拥有200亿参数的Parti相比，仅有3.69亿参数的小型Fluid模型却达到了相同的分数。
这一成果不仅证明了Fluid模型的强大性能，也显示出其极高的效率。

总结：

谷歌DeepMind团队与麻省理工学院的联合研究，为我们带来了一款具有划时代意义的文生图模型——Fluid模型。
通过引入连续标记和随机生成顺序两个关键设计因素，Fluid模型成功提高了自回归模型的性能和可扩展性，展现出前所未有的文生图效果。
在未来的发展中，我们期待Fluid模型能够在更多领域得到应用，为人工智能领域带来更多的创新与突破。

---

---

相关标签： 谷歌、 AI、

上一篇：长城汽车巴基斯坦KD工厂迎来重要里程碑，投产

下一篇：重大发现揭示月球历史之神秘面纱