Meta最新开源：让LLMs无需任何训练即可“看到”和“听到”！MILS：图像、音视频全SOTA！

文章主旨：

介绍一种免训练的多模态解决方案MILS，通过迭代反馈机制结合大语言模型与多模态模型，实现多模态任务的高效零样本泛化。

关键要点：

• MILS无需特定任务训练，结合生成器（GENERATOR）和评分器（SCORER）优化解决方案。
• 适用于图像、视频、音频等多模态任务，展现强大的零样本能力。
• 突破传统梯度优化方法，通过迭代搜索实现多模态嵌入反演与跨模态推理。
• 在多模态描述生成、风格迁移、跨模态计算等任务中均取得显著性能提升。
• 未来发展方向包括提升生成器与评分器能力，以及扩展到3D和空间任务。

内容结构：

• 解决的问题：

  现有多模态任务需要专门训练模型，跨模态泛化能力不足；传统方法依赖梯度优化限制了实用性。

• 提出的方案：

  MILS通过迭代反馈机制结合LLM和多模态模型，免训练适用于多种模态和任务。

• 技术与应用：
  • 生成-评分迭代框架：LLM生成候选方案，多模态模型评分并反馈优化。
  • 零样本泛化：无需训练数据集，直接利用现有模型推理。
  • 跨模态推理：实现嵌入反演与离散文本生成，扩展多模态任务能力。
• 实验与效果：
  • 在图像描述、视频描述、音频描述任务上达到或超越SOTA性能。
  • 提升文本到图像生成质量，并实现风格迁移任务的高效零样本泛化。
  • 跨模态计算通过嵌入反演生成高质量组合图像。
• 限制与未来工作：

  MILS性能受限于生成器候选多样性与评分器反馈准确性，优化速度有待提高，可探索扩展到空间和3D任务。

文章总结：

MILS展示了免训练的多模态任务解决方案的巨大潜力，具有广泛应用前景，但仍需进一步优化性能与扩展适用范围。

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