Generating Illustrated Instructions

📄 arXiv: 2312.04552v2 📥 PDF

作者: Sachit Menon, Ishan Misra, Rohit Girdhar

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-04-12)

备注: Accepted to CVPR 2024. Project website: http://facebookresearch.github.io/IllustratedInstructions. Code reproduction: https://github.com/sachit-menon/generating-illustrated-instructions-reproduction

💡 一句话要点

提出StackedDiffusion模型，生成个性化图文并茂的指令，优于现有方法。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图文生成 个性化指令 扩散模型 大型语言模型 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以生成根据用户需求定制的、包含中间步骤和图片的个性化图文指令。
  2. StackedDiffusion结合LLM和文本到图像扩散模型，以文本为输入，生成定制化的图文并茂指令。
  3. 实验表明，StackedDiffusion优于基线方法和SOTA多模态LLM，30%情况下用户更喜欢它而非人工生成。

📝 摘要（中文）

本文提出了一项新任务：生成图文并茂的指令，即根据用户需求定制的可视化指导。我们定义了该任务的独特需求，并通过一套自动和人工评估指标对其进行形式化，旨在衡量生成结果的有效性、一致性和有效性。我们结合大型语言模型（LLM）的强大功能和强大的文本到图像生成扩散模型，提出了一种名为StackedDiffusion的简单方法，该方法以文本作为输入来生成此类图文并茂的指令。结果表明，该模型明显优于基线方法和最先进的多模态LLM；在30%的案例中，用户甚至更喜欢它而不是人工生成的文章。最值得注意的是，它实现了各种新的和令人兴奋的应用，远远超出了网络上静态文章所能提供的范围，例如，根据用户的个人情况提供包含中间步骤和图片的个性化指令。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生成个性化图文并茂指令的问题。现有方法，如静态网页文章，无法根据用户特定需求提供定制化的、包含中间步骤的可视化指导。这限制了其应用范围和实用性。

核心思路：核心思路是结合大型语言模型（LLM）的文本理解和生成能力，以及文本到图像生成扩散模型的可视化能力。通过LLM理解用户需求并生成指令文本，然后利用扩散模型将文本转化为相应的图像，从而生成图文并茂的个性化指令。

技术框架：StackedDiffusion模型主要包含两个阶段：首先，利用LLM（具体模型未知）接收用户输入的文本指令，并生成详细的步骤描述。然后，将每个步骤的文本描述输入到文本到图像生成扩散模型（具体模型未知），生成与该步骤对应的图像。最后，将生成的文本和图像组合成图文并茂的指令。

关键创新：关键创新在于将LLM和文本到图像扩散模型堆叠起来，形成一个端到端的系统，能够自动生成个性化的图文并茂指令。这种方法避免了手动创建或修改现有指令的繁琐过程，并能够根据用户需求动态生成新的指令。

关键设计：论文中没有详细说明关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。StackedDiffusion的具体实现可能依赖于所使用的LLM和文本到图像扩散模型的具体架构和训练方式。评估指标包括自动指标和人工评估，用于衡量生成指令的有效性、一致性和实用性。具体指标的细节未知。

📊 实验亮点

StackedDiffusion模型在生成图文并茂指令的任务上表现出色，显著优于基线方法和最先进的多模态LLM。在30%的案例中，用户甚至更喜欢StackedDiffusion生成的指令，而不是人工生成的文章。这些结果表明，StackedDiffusion具有很强的实用价值和应用前景。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于教育、培训、维修、烹饪等领域。例如，可以为学生生成个性化的学习指导，为工人生成定制化的操作手册，为用户生成个性化的烹饪食谱。该技术有望提升用户学习和操作效率，降低学习成本，并促进知识的传播和共享。

📄 摘要（原文）

We introduce the new task of generating Illustrated Instructions, i.e., visual instructions customized to a user's needs. We identify desiderata unique to this task, and formalize it through a suite of automatic and human evaluation metrics, designed to measure the validity, consistency, and efficacy of the generations. We combine the power of large language models (LLMs) together with strong text-to-image generation diffusion models to propose a simple approach called StackedDiffusion, which generates such illustrated instructions given text as input. The resulting model strongly outperforms baseline approaches and state-of-the-art multimodal LLMs; and in 30% of cases, users even prefer it to human-generated articles. Most notably, it enables various new and exciting applications far beyond what static articles on the web can provide, such as personalized instructions complete with intermediate steps and pictures in response to a user's individual situation.