微软-多模态ChatGPT来了：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models - 知乎摘要ChatGPT吸引了各个领域的兴趣，因其提供了一个跨领域的具有卓越会话能力和推理能力的语言界面。然而，由于ChatGPT是一个语言模型，目前无法处理、生成来自视觉世界的图像。同时，视觉基础模型Visual Foundatio…
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1.introduction
我们能否构建一个类似chatgpt系统，同时支持图像理解和生成？基于chatgpt构建visual chatgpt，合并了多种vfm（visual foundation models），为了弥合chatgpt和这些vfm的能力，提出了一个prompt manager。prompt manager支持一下功能，1.明确告诉chatgpt每个vfm的能力，并指定输入输出。2.转换不同的视觉信息，例如png图像，深度图像和掩码矩阵，语言格式，以帮助chatgpt。3.处理不同的视觉基础模型的历史，优先级和冲突。在prompt manager的帮助下，chatgpt可以利用这些vfm，并以迭代的方式接收他们的反馈，直到它满足用户需求或达到结束条件。
如上图所示：用户上传一个黄色花的图像，然后输入一个复杂的语言指令，"请根据这个图像的深度预测图生成一个红色花朵，然后一步一步的把做成卡通图像"。在prompt manager的帮助下，visual chatgpt启动相关的visual foundation模型的执行链。在这种情况下，首先应用深度估计模型来检测深度信息，然后利用深度-图像模型来生成带有深度信息的红色花卉图像，最后基于稳定扩散模型的风格转换vfm来将图像风格转成卡通图像。在上述pipeline中，prompt manager通过提供可视化格式的类型和记录信息转换过程，充当chatgpt的调度器。
例如上图：把图中的replace the sofa in this image with a desk and then make it like a water-color painting（把这张图中的沙发换成书桌，然后做成水彩画）第二个QA，左边是三轮QA，我没关注的是第二个QA，其中user query输入到prompt manager中，chatgpt决定下游是否使用vfm，若使用vfm则对问题进行拆分，首先进行替换，在进行inpainting操作，见右边，这就是cot。
下游有一系列的基础应用。
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