LatentLM是微软研究院和清华大学共同推出的多模态生成模型，能统一处理离散数据（如文本）和连续数据（如图像、音频）。模型用变分自编码器（VAE）将连续数据编码为潜在向量，引入下一个词扩散技术自回归生成向量。LatentLM基于因果Transformer架构实现不同模态间信息共享，提高模型在多模态任务中的性能和可扩展性。LatentLM推出σ-VAE解决方差崩溃问题，增强自回归建模的鲁棒性，在图像生成、多模态大型语言模型和文本到语音合成等多个领域展现出卓越性能。
LatentLM的主要功能多模态数据处理：同时处理离散数据（如文本和代码）和连续数据（如图像、音频、视频）。统一的生成与理解接口：提供一个接口，统一多模态数据的生成和理解，例如，可以生成文本、图像、音频和视频的任意组合。自回归生成：基于next-token diffusion技术，模型自回归地生成连续数据的潜在向量。高性能图像生成：在图像生成任务中，与基于扩散或离散标记的模型相媲美。多模态大型语言模型集成：集成到多模态大型语言模型中，提升语言模型在多模态任务中的表现。文本到语音合成：在文本到语音合成领域，用更少的解码步骤实现优于现有最先进模型的性能。LatentLM的技术原理变分自编码器（VAE）：用VAE将连续数据编码为潜在向量，向量随后被解码器重构为原始数据。下一个词扩散（Next-Token Diffusion）：一种自回归生成潜在向量的方法，其中扩散头根据每个Transformer隐藏状态产生潜在向量。因果Transformer：用因果Transformer处理离散和连续数据，支持模型自回归地预测序列中的下一个元素。σ-VAE：为解决方差崩溃问题，LatentLM提出了σ-VAE，基于在潜在空间中保持固定方差提高模型在自回归建模中的鲁棒性。混合模态训练：在训练中处理不同类型的数据，包括纯文本数据、图像-文本对数据和交错的图像-文本数据。高效的推理过程：在推理时，基于Transformer主干的单次传递和轻量级扩散头的多次去噪步骤，实现高效的解码过程。LatentLM的项目地址GitHub仓库：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/LatentLMarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.08635LatentLM的应用场景图像生成：根据用户提供的文本描述自动创作出相应的图像，适用于广告设计和游戏开发中快速原型设计。智能客服：在客户服务中，理解用户的自然语言查询，提供包含图像、文本和链接的多模态回答。语音助手：将用户的语音指令转换成文字，提供语音回复，适用于智能家居控制和个人助理设备。自动字幕生成：在视频内容中，实时生成与视频内容匹配的字幕，提高内容的可访问性。虚拟主播：基于LatentLM生成的语音和图像，创建虚拟新闻主播或教学视频的虚拟讲师。 
