ChatGPT会画画了！
问它：能生成一张猫片给我吗？
立刻连文带图全有了。
还能根据新的文字指令调整图片：把猫换成狗。
同时也看得懂图、有理解能力。
比如发一张图给它，然后问摩托是什么颜色？它能回答出是黑色。
如上，就是由MSRA资深研究人员们提出的视觉版ChatGPT（Visual ChatGPT）。
通过给ChatGPT结合多种视觉模型，并利用一个提示管理器（Prompt Manager），他们成功让ChatGPT可以处理各种视觉任务。
这项工作一发出来就火了，GitHub揽星已超过1.5k。
简单总结一下，就是把GPT和Dall-E合并的感觉~
又懂文字又会画图……有人就说：
Visual ChatGPT，其实就是让ChatGPT可以处理多模态信息。
但是从头训练一个多模态模型，工作量非常大。
研究人员想到可以在ChatGPT的基础上，结合一些视觉模型。
而想要达到这一目的，关键需要一个中间站。
由此他们提出了提示管理器（Prompt Manager）的概念。
它的作用主要有3方面：
第一、明确告诉ChatGPT，每个视觉模型的作用，并指定好输入输出格式。
第二、转换不同的视觉信息，如将PNG图像、深度图像、掩码矩阵等转换为语言格式，方便ChatGPT理解。
第三、处理视觉模型的历史生成结果，以及不同模型的调用优先级、规避冲突等，让ChatGPT能够以迭代的方式接收视觉模型的生成内容，直到输出用户满意的结果。
这样一来，Visual ChatGPT的工作流大概长这样：
假如用户输入了一张图，模型会先将内容发送给提示管理器，然后转换成语言给ChatGPT判断，当它发现这个问题不需要调用视觉模型，就会直接给出输出（第一个回答）。
第二个问题时，ChatGPT分析问题内容需要使用视觉模型，就会让视觉模型开始执行，然后一直迭代，直到ChatGPT判断不再需要调用视觉模型时，才会输出结果。
论文介绍，Visual ChatGPT中包含了22个不同的视觉模型。包括Stable Diffusion、BLIP、pix2pix等。
为了验证Visual ChatGPT的能力，他们还进行了大量零次试验（zero-shot experiments）。
结果如开头所示，Visual ChatGPT具备很强的图像理解能力。
可以一直按照人的需求不断生成、修改图片。
当然，研究人员也提到了这项工作目前还存在一些局限性。
比如生成结果的质量，主要取决于视觉模型的性能。
以及使用大量的提示工程，会一定程度上影响生成结果的速度。而且还可能同时调用多个模型，也会影响实时性。
最后，在输入图片的隐私安全上，还需要做进一步升级保护。
本项研究成果来自微软亚洲研究院的团队。
通讯作者是段楠。
他是MSRA首席研究员，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，CCF杰出会员。
主要从事自然语言处理、代码智能、多模态智能、机器推理等研究。
2012年加入MSRA，任职已超10年。
第一作者为吴晨飞。
他于2020年加入微软，目前担任高级研究员。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.04671
参考链接：https://twitter.com/_akhaliq/status/1633642479869198337
