引言
随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，越来越多的研究开始关注将LLMs与多模态学习相结合。多模态学习旨在融合各种信息源，如图像、视频、3D模型和音频，以实现更丰富、更加自然的人机交互。然而，以往的研究主要集中在多模态理解上，本综述将重点放在多模态生成领域，包括图像、视频、3D和音频等。
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主要内容概述
多模态生成的背景
人类与物理世界的交互涉及多种模态信息，如语言、视觉和音频。为了实现世界模拟器，模型需要灵活地感知和响应多模态信息。通过结合LLMs和多模态生成技术，我们可以实现更智能、更灵活的生成系统。
关键技术组件
在多模态生成领域，以下是几项关键的技术组件：
- 多模态数据集：不同模态的数据集是支撑多模态生成研究的基础。
- 生成模型：包括扩散模型、变换器和其他生成技术，它们在多模态生成中发挥了重要作用。
- 工具辅助多模态代理：这些代理能够利用现有的生成模型进行人机交互，提升生成效果。
多模态生成技术的进展
图像生成
在图像生成方面，LLMs的应用已经取得了显著的进展。例如：
- DALL-E：通过文本描述生成高质量的图像。[150]
- Latent Diffusion Models (LDM)：通过潜在空间中的扩散过程生成图像。[10]
视频生成
视频生成方面的研究同样取得了重要进展，包括：
- VideoCrafter：一种高质量的视频生成模型。[19]
- Make-A-Video：通过文本描述生成视频。[16]
3D生成
在3D生成领域，LLMs被用于生成和编辑3D模型。例如：
- CLIP：一种基于文本描述生成3D模型的技术。[23]
- ShapeGPT：结合LLMs生成复杂的3D形状。[306]
音频生成
音频生成方面，LLMs主要用于生成和编辑音乐、语音等音频内容。例如：
- AudioLM：通过语言模型生成音频。[110]
- WavJourney：基于语义描述生成音频信号。[105]
AI安全性
在多模态生成领域，AI安全性是一个重要的问题。为了减少有害和偏见内容的生成，研究者们提出了多种方法：
- Latent Guard：一种保护模型免受攻击的方法。[449]
- SafetyBench：用于评估多模态模型安全性的数据集。[468]
未来发展方向
为了推动多模态生成技术的发展，未来的研究可以探索以下几个方向：
- 高分辨率生成：提高生成内容的分辨率，以满足虚拟现实和电影制作等领域的需求。
- 长期序列生成：生成更长的视频和音频序列，创造沉浸式体验。
- 多视角一致性：确保3D对象从不同视角观察时的一致性。
- 统一训练的多模态生成：实现单一模型生成多种模态内容的能力。
结语
本综述系统性地回顾了LLMs在多模态生成中的应用，涵盖了图像、视频、3D和音频等多个领域。通过详细分析这些技术的进展和应用，我们希望为未来的研究提供指导，并推动人工智能在生成内容方面的发展。
参考文献
[1] Yingqing He, Zhaoyang Liu, Jingye Chen, Zeyue Tian, Hongyu Liu, Xiaowei Chi, Runtao Liu, Ruibin Yuan, Yazhou Xing, Wenhai Wang, Jifeng Dai, Yong Zhang, Wei Xue, Qifeng Liu, Yike Guo, Qifeng Chen, “LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey.” Available at: https://github.com/YingqingHe/Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation