文章转载来源：Kyle
图片来源：由无界 AI 生成
微软 Azure 研究团队与北卡罗莱纳大学研究人员发布了一篇论文《通过可组合扩散实现任意生成》，介绍了一种新的多模态生成模型——CoDi（Composable Diffusion）。
CoDi 能够从输入模态的任意组合生成输出模态的任意组合，例如语言、图像、视频或音频。 与现有的生成式人工智能系统不同，CoDi 可以并行生成多种模态，并且其输入不限于文本或图像等模态子集。 CoDi 可以自由地调节任何输入组合并生成任何模态组，即使它们不存在于训练数据中。
CoDi 通过同时处理和生成文本、图像、音频和视频等多模式内容，引入了前所未有的内容生成水平。 使用扩散模型和可组合技术，CoDi 可以从单个或多个输入生成高质量、多样化的输出，从而改变内容创建、可访问性和个性化学习。
CoDi具有高度可定制性和灵活性，可实现强大的联合模态生成质量，并且优于或与单模态合成的最先进的单模态相媲美。
近日，CoDi 有了新进展，已经正式在微软 Azure 平台可用，目前可以免费使用 12 个月。
CoDi的出现是微软雄心勃勃的 i-Code 项目的一部分，该项目是一项致力于推进多模态 AI 能力的研究计划。CoDi 能够无缝整合各种来源的信息并生成一致的输出，有望彻底改变人机交互的多个领域。
CoDi可以带来变革的领域之一是辅助技术，使残疾人能够更有效地与计算机交互。 通过跨文本、图像、视频和音频无缝生成内容，CoDi 可以为用户提供更加身临其境且易于访问的计算体验。
此外，CoDi有潜力通过提供全面的交互式学习环境来重塑定制学习工具。 学生可以参与无缝集成各种来源信息的多模式内容，增强他们对主题的理解和参与。
CoDi也将彻底改变内容生成。 该模型能够跨多种模式生成高质量的输出，可以简化内容创建过程并减轻创作者的负担。 无论是生成引人入胜的社交媒体帖子、制作交互式多媒体演示，还是创建引人入胜的讲故事体验，CoDi 的功能都有可能重塑内容生成格局。
为了解决传统单模态AI 模型的局限性，CoDi 为组合特定模态生成模型的繁琐且缓慢的过程提供了解决方案。
这种新颖的模型采用了独特的可组合生成策略，可以桥接扩散过程中的对齐，并促进交织模态的同步生成，例如时间对齐的视频和音频。
CoDi的模型训练流程也颇具特色。 它涉及将图像、视频、音频和语言等输入模式投影到公共语义空间中。 这允许灵活处理多模态输入，并且通过交叉注意模块和环境编码器，它能够同时生成输出模态的任意组合。
（上图）CoDi的模型架构：CoDi 使用多阶段训练方案，能够仅对线性数量的任务进行训练，但对输入和输出模态的所有组合进行推理。
CoDi模型可以采用单个或多个提示（包括视频、图像、文本或音频）来生成多个对齐的输出，例如带有伴音的视频。
例如：
1.文本+图像+音频 ——>音频+视频
“滑板上的泰迪熊，4k，高分辨率”+纽约时代广场的图片+一段下雨的音频——>经过 CoDi 生成之后，得到一段“一只泰迪熊在雨中在时代广场玩滑板，伴随着同步的雨声和街道噪音。”
如何生成的？
CoDi可以通过可组合扩散联合生成视频、图像、音频和文本的任意组合。 CoDi首先接收音轨生成文本字幕，然后再接收图像进行图像+音频——音频，然后接收图像+音频+文本将它们的信息组合起来生成新的联合图像+字幕。最后， CoDi还可以接收图像+音频+文本并生成视频+音频。
2. 文本+音频+图像——>文本+图像
5. 文本——>视频+音频
6. 文本——>文本+音频+图像
1. 文本+音频——图像
2.文本+图像——>图像
3. 文本+音频——>视频
4. 文本+图像——>视频
5.还有视频+音频——>文本，图像+音频——>音频，文本+图像——>音频......等
1. 文本——>图像
2. 音频——>图像
3. 图像——>视频
4. 图像——>音频
5. 音频——>文本
6. 图像——>文本
参考资料：
来源：Kyle
发布人：暖色
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