本期为TechBeat人工智能社区第603期线上Talk。

北京时间6月26日(周三)20:00，北京大学PKU-DAIR实习生—余昭辰的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “从多模态理解到生成 - 从LLM到Diffusion Model”，在本次Talk中，他向大家介绍了PKU-DAIR课题组在大语言模型和扩散模型两个领域上的最新研究成果，并提出将LLM和Diffusion Model进行结合的新思路。

Talk·信息

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主题： 从多模态理解到生成 - 从LLM到Diffusion Model

嘉宾：北京大学PKU-DAIR实习生 余昭辰

时间：北京时间 6月26日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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大语言模型（Large Language Models, LLMs）与扩散模型（Diffusion Models）都是生成模型，可以根据输入条件生成新的数据样本。大语言模型主要生成文本，扩散模型生成图像或其他形式的数据。两者都是当前人工智能研究的热点领域，LLM/MLLM更侧重于多模态数据的理解与推理，而Diffusion Model更侧重于生成多模态数据，建模其分布。本次talk将介绍本课题组在两个领域上的最新研究成果，并提出将LLM和Diffusion Model进行结合的新思路。

Talk大纲

1. 增强大语言模型推理的思维缓存方法——Buffer of Thought

2. 将扩散模型用于不同数据建模生成：

（1）文生视频——ContextDiff；

（2）文生3D——IPDreamer；

（3）3D小分子药物设计——IRDiff

3. 将LLM与Diffusion Model进行结合，用于复杂多模态数据生成：

（1）组合式/长文本文生图——RPG；

（2）组合式/复杂文生视频——VideoTetris；

（3）拥有世界知识的图形编辑器——EditWorld

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2406.04271

项目名称：

Buffer of Thoughts: Thought-Augmented Reasoning with Large Language Models

项目链接：

https://github.com/YangLing0818/buffer-of-thought-llm

论文链接：

https://openreview.net/forum?id=nFMS6wF2xq

项目名称：

Cross-Modal Contextualized Diffusion Models for Text-Guided Visual Generation and Editing - ICLR 2024

项目链接：

https://github.com/YangLing0818/ContextDiff

论文链接：

https://arxiv.org/2310.05375

项目名称：

IPDreamer: Appearance-Controllable 3D Object Generation with Complex Image Prompts

项目链接：

https://github.com/YangLing0818/IPDreamer

论文链接：

https://openreview.net/forum?id=eejhD9FCP3

项目名称：

Interaction-based Retrieval-augmented Diffusion Models for Protein-specific 3D Molecule Generation (ICML 2024)

项目链接：

https://github.com/YangLing0818/IRDiff

论文链接：

https://arxiv.org/2401.11708

项目名称：

Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and Generating with Multimodal LLMs - ICML 2024

项目链接：

https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMaster

论文链接：

https://arxiv.org/2406.04277

项目名称：

VideoTetris: Towards Compositional Text-To-Video Generation

项目链接：

https://github.com/YangLing0818/VideoTetris

论文链接：

https://arxiv.org/2405.14785

项目名称：

EditWorld: Simulating World Dynamics for Instruction-Following Image Editing

项目链接：

https://github.com/YangLing0818/EditWorld

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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余昭辰

北京大学PKU-DAIR · 实习生

余昭辰，北京大学数据与智能实验室（PKU-DAIR）本科实习生，研究方向为扩散模型与大模型，已在ICLR、ICML等顶会上一作发表两篇论文，担任NeurIPS等顶会审稿人。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=38118

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