Fluid是由Google DeepMind和MIT共同推出的文本到图像的自回归生成模型，基于连续标记和随机生成顺序的方法，在视觉质量和评估性能上取得突破性进展。模型在扩大模型规模时，能有效提升图像生成的视觉质量，解决传统自回归模型的局限性。在10.5亿参数规模下，Fluid在MS-COCO数据集上实现6.16的零样本FID得分，在GenEval基准测试中获得0.69的得分，刷新文生图领域的纪录。Fluid的创新之处在于随机顺序生成机制和连续标记的使用，在生成图像时能更好地捕捉全局结构，特别是在多对象场景中表现出色。
Fluid的主要功能文本到图像生成：根据给定的文本提示生成相应的图像。连续标记使用：基于连续标记代替离散标记，减少信息损失提高图像质量。随机顺序生成：不遵循固定顺序生成图像，用随机选择生成顺序，更好地捕捉全局结构。自回归建模：逐步预测序列中的下一个元素，构建与文本提示相匹配的图像。基于Transformer的架构：用Transformer模型处理序列数据，捕捉长距离依赖关系。Fluid的技术原理连续标记（Continuous Tokens）：与传统的离散标记不同，Fluid用连续的标记表示，支持模型更细致地捕捉和重建图像的细节和纹理，减少信息丢失。随机顺序生成（Random-Order Generation）：Fluid不按固定的顺序生成图像，随机选择生成顺序，助于模型在生成过程中更好地考虑全局结构和上下文信息。自回归架构（Autoregressive Architecture）：Fluid用自回归模型，模型用逐步预测序列中的下一个元素构建输出生成图像。有助于模型学习文本和图像之间的复杂映射关系。Transformer模型（Transformer Models）：Fluid基于Transformer的架构，因在处理序列数据时的有效性在自然语言处理领域取得巨大成功。Transformer模型能捕捉长距离依赖关系，在图像生成中用注意力机制加强不同部分之间的联系。Fluid的项目地址arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.13863v1Fluid的应用场景艺术创作：艺术家和设计师用Fluid生成独特的图像和艺术作品，加速创作过程探索新的视觉风格。媒体和娱乐：在电影、游戏和动画制作中，Fluid快速生成概念艺术、背景场景或角色设计，提高前期制作效率。广告和营销：营销人员用Fluid设计广告图像和营销材料，快速实现创意构思，制作吸引眼球的视觉内容。教育和研究：在教育领域，Fluid作为教学工具，帮助学生理解复杂的概念；在科研中，帮助研究人员可视化抽象数据和理论模型。内容创作自动化：为社交媒体、博客和在线出版物自动生成图像内容，提高内容生产的效率和吸引力。 
