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我想要针对特定领域任务复制这个（GPT4与Gemini Flash图像生成器工作原理及技术）。

讨论总结

这是一个关于GPT4o图像生成器和Gemini Flash工作原理的讨论，原帖作者想要将相关技术复用于特定领域任务。评论者们从不同角度进行分析，包括对工作原理的猜测、提供可能相关的网址、推荐相关模型、分享有希望的GitHub链接等，整体氛围积极探索。

主要观点

  1. 👍 猜测GPT4o图像生成器可能采用非扩散方法
    • 支持理由：基于其呈现的效果进行推测。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 图像生成器与处理文本方式相同
    • 正方观点：认为多模态是通过给基础模型添加适配器将图像块转换为嵌入来实现的。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 混合方法包括先自回归再进行扩散（或流）解码和放大
    • 解释：是对GPT4o图像生成器工作原理的一种解答推测。
  4. 💡 推荐DeepSeek Janus给原作者
    • 解释：认为该模型可能有助于原作者进行特定领域任务的探索。
  5. 💡 若想了解开源图像生成AI可尝试fooocus
    • 解释：这是针对开源图像生成AI的推荐。

金句与有趣评论

  1. “😂 I too, want to know Coca Cola’s recipes.”
    • 亮点：以幽默的类比表达对技术原理好奇如同对商业机密好奇。
  2. “🤔 Based on how it looks like it could be a non - diffusion approach.”
    • 亮点：对GPT4o图像生成器工作原理进行大胆推测。
  3. “👀 You may be interested in looking at DeepSeek Janus, multimodal autoregressive language model wth rectified flow”
    • 亮点：为原作者推荐可能有用的多模态自回归语言模型。

情感分析

总体情感倾向积极探索。主要分歧点较少，因为大多是针对技术原理的推测和解答，可能的原因是大家都在积极尝试从不同角度理解和解决原帖提出的关于图像生成器工作原理及特定领域复用的问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：用图像生成器文本和提示来训练视觉语言模型的可能性。
  • 潜在影响：可能为图像生成技术发展提供新的思路，影响相关领域研究方向。

详细内容：

《关于 GPT4O 图像生成器及相关技术的热门探讨》

在 Reddit 上，一则关于“如何理解 GPT4O 图像生成器的工作原理，还有双子座闪存，它们使用了何种技术”的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和评论，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点集中在对 GPT4O 图像生成器技术原理的猜测和分析上。有人认为可能是一种非扩散的方法，比如像 BLT 式的编码器/解码器对和基础模型来生成初稿。也有人提出或许是 IP 适配器。还有用户觉得是通过在基础模型上添加适配器，将图像补丁转换为嵌入来实现多模态。更有人提到可能使用了类似于“https://github.com/FoundationVision/VAR?utm_source=perplexity”中的变分自回归模型。

有用户指出可能是一种混合方法，先进行自回归步骤，再基于扩散（或流）进行解码和升级。还有人推荐关注“DeepSeek Janus”这样的多模态自回归语言模型。

同时，也存在一些不同的声音和观点。有人表示对开源图像生成人工智能感到好奇，建议使用“fooocus”。也有人认为凭借消费级硬件无法复制这些模型。

讨论中的共识在于大家都对 GPT4O 图像生成器及相关技术充满好奇，并积极探讨各种可能的技术原理。

在这场热烈的讨论中，一些独特的观点如“为什么没人在图像生成器文本和提示上训练 VLM？这似乎比在模型中制作平庸的原生图像生成更容易”丰富了讨论的内容。

总之，关于 GPT4O 图像生成器及相关技术的探讨仍在继续，人们期待能有更多深入的研究和揭示。