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图片来源：由无界 AI 生成

微软?Azure?研究团队与北卡罗莱纳大学研究人员发布了一篇论文《通过可组合扩散实现任意生成》，介绍了一种新的多模态生成模型——CoDi（Composable Diffusion）。

CoDi?能够从输入模态的任意组合生成输出模态的任意组合，例如语言、图像、视频或音频。 与现有的生成式人工智能系统不同，CoDi?可以并行生成多种模态，并且其输入不限于文本或图像等模态子集。?CoDi?可以自由地调节任何输入组合并生成任何模态组，即使它们不存在于训练数据中。

CoDi?通过同时处理和生成文本、图像、音频和视频等多模式内容，引入了前所未有的内容生成水平。 使用扩散模型和可组合技术，CoDi?可以从单个或多个输入生成高质量、多样化的输出，从而改变内容创建、可访问性和个性化学习。

CoDi具有高度可定制性和灵活性，可实现强大的联合模态生成质量，并且优于或与单模态合成的最先进的单模态相媲美。

近日，CoDi?有了新进展，已经正式在微软?Azure?平台可用，目前可以免费使用?12?个月。

CoDi的出现是微软雄心勃勃的?i-Code?项目的一部分，该项目是一项致力于推进多模态?AI?能力的研究计划。CoDi?能够无缝整合各种来源的信息并生成一致的输出，有望彻底改变人机交互的多个领域。

CoDi可以带来变革的领域之一是辅助技术，使残疾人能够更有效地与计算机交互。 通过跨文本、图像、视频和音频无缝生成内容，CoDi?可以为用户提供更加身临其境且易于访问的计算体验。

此外，CoDi有潜力通过提供全面的交互式学习环境来重塑定制学习工具。 学生可以参与无缝集成各种来源信息的多模式内容，增强他们对主题的理解和参与。

CoDi也将彻底改变内容生成。 该模型能够跨多种模式生成高质量的输出，可以简化内容创建过程并减轻创作者的负担。 无论是生成引人入胜的社交媒体帖子、制作交互式多媒体演示，还是创建引人入胜的讲故事体验，CoDi?的功能都有可能重塑内容生成格局。

为了解决传统单模态AI?模型的局限性，CoDi?为组合特定模态生成模型的繁琐且缓慢的过程提供了解决方案。

这种新颖的模型采用了独特的可组合生成策略，可以桥接扩散过程中的对齐，并促进交织模态的同步生成，例如时间对齐的视频和音频。

CoDi的模型训练流程也颇具特色。 它涉及将图像、视频、音频和语言等输入模式投影到公共语义空间中。 这允许灵活处理多模态输入，并且通过交叉注意模块和环境编码器，它能够同时生成输出模态的任意组合。

（上图）CoDi的模型架构：CoDi?使用多阶段训练方案，能够仅对线性数量的任务进行训练，但对输入和输出模态的所有组合进行推理。

CoDi模型可以采用单个或多个提示（包括视频、图像、文本或音频）来生成多个对齐的输出，例如带有伴音的视频。

例如：

1.文本+图像+音频?——>音频+视频

“滑板上的泰迪熊，4k，高分辨率”+纽约时代广场的图片+一段下雨的音频——>经过?CoDi?生成之后，得到一段“一只泰迪熊在雨中在时代广场玩滑板，伴随着同步的雨声和街道噪音。”

如何生成的？

2.?文本+音频+图像——>文本+图像

5. 文本——>视频+音频

6. 文本——>文本+音频+图像

1. 文本+音频——图像

2.文本+图像——>图像

3.?文本+音频——>视频

4.?文本+图像——>视频

5.还有视频+音频——>文本，图像+音频——>音频，文本+图像——>音频......等

1.?文本——>图像

2.?音频——>图像

3.?图像——>视频

4.?图像——>音频

5.?音频——>文本

6.?图像——>文本

参考资料：