Fluid是由Google DeepMind和MIT共同推出的文本到圖像的自回歸生成模型，基于連續標記和隨機生成順序的方法，在視覺質量和評估性能上取得突破性進展。模型在擴大模型規模時，能有效提升圖像生成的視覺質量，解決傳統自回歸模型的局限性。在10.5億參數規模下，Fluid在MS-COCO數據集上實現6.16的零樣本FID得分，在GenEval基準測試中獲得0.69的得分，刷新文生圖領域的紀錄。Fluid的創新之處在于隨機順序生成機制和連續標記的使用，在生成圖像時能更好地捕捉全局結構，特別是在多對象場景中表現出色。
Fluid的主要功能文本到圖像生成：根據給定的文本提示生成相應的圖像。連續標記使用：基于連續標記代替離散標記，減少信息損失提高圖像質量。隨機順序生成：不遵循固定順序生成圖像，用隨機選擇生成順序，更好地捕捉全局結構。自回歸建模：逐步預測序列中的下一個元素，構建與文本提示相匹配的圖像。基于Transformer的架構：用Transformer模型處理序列數據，捕捉長距離依賴關系。Fluid的技術原理連續標記（Continuous Tokens）：與傳統的離散標記不同，Fluid用連續的標記表示，支持模型更細致地捕捉和重建圖像的細節和紋理，減少信息丟失。隨機順序生成（Random-Order Generation）：Fluid不按固定的順序生成圖像，隨機選擇生成順序，助于模型在生成過程中更好地考慮全局結構和上下文信息。自回歸架構（Autoregressive Architecture）：Fluid用自回歸模型，模型用逐步預測序列中的下一個元素構建輸出生成圖像。有助于模型學習文本和圖像之間的復雜映射關系。Transformer模型（Transformer Models）：Fluid基于Transformer的架構，因在處理序列數據時的有效性在自然語言處理領域取得巨大成功。Transformer模型能捕捉長距離依賴關系，在圖像生成中用注意力機制加強不同部分之間的聯系。Fluid的項目地址arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.13863v1Fluid的應用場景藝術創作：藝術家和設計師用Fluid生成獨特的圖像和藝術作品，加速創作過程探索新的視覺風格。媒體和娛樂：在電影、游戲和動畫制作中，Fluid快速生成概念藝術、背景場景或角色設計，提高前期制作效率。廣告和營銷：營銷人員用Fluid設計廣告圖像和營銷材料，快速實現創意構思，制作吸引眼球的視覺內容。教育和研究：在教育領域，Fluid作為教學工具，幫助學生理解復雜的概念；在科研中，幫助研究人員可視化抽象數據和理論模型。內容創作自動化：為社交媒體、博客和在線出版物自動生成圖像內容，提高內容生產的效率和吸引力。 
