Představujeme výzkumnou ukázku projektu Self-Flow: škálovatelný přístup pro trénování multimodálních generativních modelů. Multimodální generování vyžaduje komplexní učení napříč modalitami: obraz, video, audio, text – bez omezení externími modely pro učení reprezentací. Self-Flow to řeší pomocí samo-řízeného porovnání flow, které efektivně škáluje napříč modalitami. Výsledky: • Až 2,8x rychlejší konvergence napříč modalitami. • Zlepšená časová konzistence ve videu • Ostřejší vykreslování textu a typografie To je základní výzkum na naší cestě k multimodální vizuální inteligenci.