图文版ChatGPT诞生了！
刚刚，微软亚研院发布了一个炸弹级模型Visual ChatGPT。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.04671
以前的ChatGPT虽然具有卓越的对话能力和推理能力，但也有短板——还不能处理或生成视觉图像。
而Visual Transformers或Stable Diffusion，虽然在视觉理解和生成能力上很强大，却只有一轮固定的输入和输出。
微软亚研院学者提出的模型，就把视觉模型信息注入了ChatGPT，使用户能够与ChatGPT以语言和图像的形式交互，还能提供复杂的视觉指令，让多个模型通过多步骤协作。
微软前不久推出的Kosmos-1，就属于多模态大语言模型，传言下周发布的GPT4，据说也是转向了多模态。看来，微软在下一盘多模态的大棋。
作画、上色、抠图，一键拿捏
注入视觉模型后，ChatGPT直接化身艺术大师，想要什么作品，动动嘴就行了。
-帮我画一个苹果。Visual ChatGPT直接生成了一张画好的图。
这还仅是前菜，Visual ChatGPT各种画风全能hold住，比如：
随便给个草图框架，它便能输出一幅精美的画作。
另外，上色、「抠图」、深度图、基于深度图再生成图片都能拿捏。
一张简陋的图经过你的精心调教后，就变成了这个样子。
当然了，Visual ChatGPT没有忘本，让它进行创作的同时，还能描述图片、回答问题。
有了Visual ChatGPT的加持，微软必应简直可以制霸全世界了。
Prompt Manager，让视觉模型立刻和ChatGPT合体
研究者是如何想到这个点子的呢？
当红炸子鸡ChatGPT能输入输出文字类的信息，但是在图像理解和生成方面能力有限。
Visual ChatGPT并非是从头训练的，而是直接基于ChatGPT构建，并向其注入了许多可视化模型（VFMs）。Stable Diffusion就是可视化模型的典型代表。
VFMs虽然在文本-图像生成上展现出巨大能力，但在人机交互上却不如对话语言模型灵活。
微软亚研院的研究人员便get了一个点，将这两者结合，提出Visual ChatGPT，岂不是强强联合。
点子有了，那视觉模型信息如何注入ChatGPT呢？就是通过一系列提示。
论文中提出了Prompt Manager，具体步骤是——
1 首先明确告诉ChatGPT每个VFM的能力，并指定输入-输出格式。
2 然后转换不同的视觉信息，比如将Png图、深度图和掩模矩阵，转换为语言格式。
3 最后处理不同VFMs的历史、优先级和冲突。
在Prompt Manager的帮助下，ChatGPT可以利用这些VFMs，并以迭代的方式接收其反馈，直到满足用户的要求或达到结束条件。
如图，上传一个黄色花朵的图像，然后输入一个复杂语言指令「请根据图像的预测深度生成一朵红色花朵，然后一步一步地把它做成卡通形象」。
Visual ChatGPT便开始执行任务链：
首先应用深度估计模型来检测深度信息，然后利用深度图像模型生成一个带有深度信息的红色花朵图形，最后利用基于Stable Diffusion的风格转换VFM，将该图像转化为卡通风格。
在上述管道中，Prompt Manager通过提供可视化格式的类型，和记录信息转换的过程，来充当ChatGPT的调度器。
最后，当 Visual ChatGPT从Prompt Manager获得「卡通」提示时，将结束执行管道，并显示最终结果。
模型概述
左边是进行的三轮对话；中间是Visual ChatGPT如何迭代调用VFMs并提供答案的流程图；右侧是第二个QA的详细过程。
M（P）
Visual ChatGPT为了能让不同的VFM理解视觉信息并生成相应答案，需要设计一系列系统原则，并将其转化为ChatGPT能够理解的提示。
通过生成这样的提示，Prompt Manager能够帮助Visual ChatGPT完成生成文本、图像的任务，能够访问一系列VFM并自由选择使用哪个基础模型，提高对文件名的敏感度，进行链式思考和严格推理。
M（F）
Prompt Manager需要帮助Visual ChatGPT区分不同的VFM，以便准确地完成图像任务。
为此，Prompt Manager对各个基础模型的名称、应用场景、输入和输出提示以及实例给出了具体定义。
M（Q）
Prompt Manager会对用户新上传的图像生成唯一文件名，并生成假的对话历史，其中提到该名称的图片已经收到，这样可以在涉及引用现有图像的查询时忽略文件名的检查。
Prompt Manager会在查询问题之后加上一个后缀提示，来确保成功触发VFM，强制Visual ChatGPT进行思考，给出言之有物的输出。
M（F（A））
VFM给出的中间输出，Prompt Manager会为其生成链式文件名，作为下一轮内部对话的输入。
ChatGPT生成最终答案要经历一个不断迭代的过程，它会不断自我询问，自动调用更多VFM。而当用户指令不够清晰时，Visual ChatGPT会询问其能否提供更多细节，避免机器自行揣测甚至篡改人类意图。
Prompt Manager概述
每个视觉基础模型的GPU显存使用情况如下：
通过修改self.tools来调整模型的使用数量，便可以节省显存。
案例研究
此外，论文还分析了在各个模块，如果Prompt Manager的设计不到位，会各自出现什么问题。
比如，对于工具包的描述，需要对其名字、功能、输入输出有严格的设计。不过举例影响不大，只要描述清楚，ChatGPT便可以理解。
另外，在M(P)中，不强调对图片文件名的敏感，没有严格的思考链格式、不强调可靠性、还有可以使用链式使用工具，模型在输出时就会产生错误。
论文中，作者也指出了当前Visual ChatGPT存在的一些局限。
比如，需要大量的提示来将VFMs转换成语言，实时能力有限、token长度有限制等等。
作者介绍
论文一作吴晨飞，高级研究员，2020年加入微软亚洲研究院自然语言计算组，研究领域为多模型的预训练、理解和生成。
通讯作者段楠，微软亚洲研究院首席研究员及自然语言计算组研究经理，中国科学技术大学兼职博导，天津大学兼职教授，研究领域为自然语言处理、代码智能、多模态智能和机器推理等。
Visual ChatGPT的横空出世，让ChatGPT聊天更加丝滑了。
有网友预测，这个功能会迅速集成到新必应中，可能作为付费服务，让日常消费者更接近与「人类」的对话……
也有网友说，这个应用简直堪比早期的智能手机，相当于人们早期的应用程序开发。可以想象，它们最终的使用范围会比最初设想的要广泛得多。
