微软发布Visual ChatGPT，AI对话可生成图像！
走在 AI 生成系统前端的领头羊 Microsoft 微软再次发布重磅模型，这次是 Visual ChatGPT！
这几个月大火的大型语言模型（LLM）和 AI 绘图两大 AI 领域偶读取得了令人难以置信的进展，不过这两个系统到目前为止交集点不多。
即使是强大的ChatGPT，也存在短板。由于它只是用单一语言模式进行训练，所以它对视觉信息的处理能力非常有限。
相比之下，视觉基础模型（VFM，Visual Foundation Models）在计算机视觉方面具有巨大的潜力，因此能够理解和生成复杂的图像。
例如，BLIP 模型是理解和提供图像描述的专家；而备受瞩目的Stable Diffusion则可以根据文本提示生成图像。
然而，由于VFM模型对输入 – 输出格式的严格要求和固定限制，使得它在人机交互方面不如会话语言模型灵活。
对此，Visual ChatGPT 应运而生。
Visual ChatGPT 是一个由微软亚洲研究院的研究者提出的系统，它能够在对话系统中生成和理解图片，并回答相关问题。
他们将 ChatGPT 和多个 SOTA 视觉基础模型结合起来，实现了这一目标。为了让其他人能够复现他们的研究，他们已经把代码全部开源了。
他们没有重新训练一个全新的多模态 ChatGPT，而是在 ChatGPT 的基础上构建了 Visual ChatGPT，并利用了各种 VFM。
为了让 ChatGPT 和这些 VFM 能够协调工作，该研究设计了一个 Prompt Manager，它具有以下功能：
- 清楚地告诉 ChatGPT 每个 VFM 的作用并规定输入输出格式；
- 把不同类型的视觉信息，比如 png 图像、深度图像和 mask 矩阵，转换成语言格式以便 ChatGPT 理解；
- 处理不同 VFM 之间的历史、优先级和冲突问题。
在 Prompt Manager 的协助下，ChatGPT 可以使用这些 VFM，并根据它们的反馈进行迭代调整，直到满足用户的需求或达到结束条件。
想要了解更多关于 Visual ChatGPT ，可以参考以下连接：
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