华盛顿大学和Meta的研究人员发布论文，论文的主题是探讨如何将大语言模型（LLMs）应用于图像和视频生成领域，提出了一种新颖的方法，即通过使用标准的编解码器（如JPEG和AVC/H.264）来表示和生成图像与视频。这种方法与传统的基于像素值或向量量化的方法不同，它直接处理压缩文件字节，从而简化了视觉数据的离散化过程。例如，你是一名游戏设计师，需要为一款新游戏设计一系列角色头像。使用JPEG-LM模型，你可以通过提供部分草图或描述，让模型生成高质量的角色面部图像，包括逼真的面部表情和细节。这些图像可以直接用于游戏，或者作为进一步编辑的基础。
主要功能和特点：
- 直接使用标准编解码器：JPEG-LM和AVC-LM模型使用JPEG和AVC/H.264编解码器，这些编解码器已经在计算机上存储图像和视频时广泛使用。
- 简化的视觉数据表示：与传统的像素级或向量量化表示相比，这种方法避免了复杂的预训练和后处理步骤。
- 高效的生成过程：模型可以直接输出压缩文件字节，从而生成图像和视频，这使得生成过程更加高效。
- 优越的长尾视觉元素生成能力：JPEG-LM在生成长尾视觉元素（如人脸、眼睛和文本字符）方面具有特别的优势。
工作原理：
- 论文中提出的JPEG-LM和AVC-LM模型基于现有的语言模型架构，通过预训练学习JPEG和AVC/H.264编解码器的表示方式。
- 这些模型接收输入（如部分图像或视频帧），然后通过自回归变换器（autoregressive transformer）生成连续的字节序列，这些序列随后可以被解码为图像或视频。
- 这种方法利用了编解码器的高效压缩特性，同时保持了生成图像和视频的质量。
具体应用场景：
- 艺术创作：艺术家可以使用这些模型来生成新的图像和动画，作为创作过程中的一部分。
- 游戏开发：在游戏设计中，可以利用这些模型快速生成游戏内的场景和角色动画。
- 电影制作：电影行业可以探索使用这些技术来创建特效或动画序列，降低制作成本。
- 虚拟现实：在虚拟现实环境中，这些模型可以用来生成逼真的背景或动态元素。
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