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。
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。
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。
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。
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。 英文版英文链接关注公众号在“亚特兰蒂斯的回声”中踏上一段难忘的冒险之旅，深入未知的海洋深处。足智多谋的考古学家AriaSeaborne偶然发现了一件古代神器，揭示了一张通往失落之城亚特兰蒂斯的隐藏地图。在她神秘的导师内森·兰登教授的指导和勇敢的冒险家亚历克斯·默瑟的帮助下，阿丽亚开始了一段危险的旅程，以揭开这座传说中城市的真相。他们的冒险之旅带领他们穿越险恶的大海、神秘的岛屿和充满陷阱和谜语的致命迷宫。随着Aria潜在的魔法能力的觉醒，她被睿智勇敢的QueenNeria的幻象所指引，她让她为即将到来的挑战做好准备。三人组揭开亚特兰蒂斯令人惊叹的隐藏文明，并了解到邪恶的巫师马拉卡勋爵试图利用其古
参考文章搭建文章gitte源码在线体验可以注册两个号来测试演示图：一.整体介绍 介绍SignalR一种通讯模型Hub(中心模型，或者叫集线器模型)，调用这个模型写好的方法，去发送消息。 内容有： ①：Hub模型的方法介绍 ②：服务器端代码介绍 ③：前端vue3安装并调用后端方法 ④：聊天室样例整体流程：1、进入网站->调用连接SignalR的方法2、与好友发送消息->调用SignalR的自定义方法 前端通过，signalR内置方法.invoke() 去请求接口3、监听接受方法（渲染消息）通过new signalR.HubConnectionBuilder().on
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♥️作者：白日参商🤵♂️个人主页：白日参商主页♥️坚持分析平时学习到的项目以及学习到的软件开发知识，和大家一起努力呀！！！🎈🎈加油！加油！加油！加油🎈欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+！「想体验ChatGPT中文聊天？」那快进来，你用不上算我输项目场景：项目条件一、那就开始吧1、安装ChatGPT-Desktop2、OpenAPI设置二、使用实例恭喜你！！！配置成功了！！！API和URL都是博主免费提供给大家的！！！恭喜你！！！配置成功了！！！API和URL都是博主免费提供给大家的！！！🎈🎈加油！加油！加油！加油🎈欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+！项目场景：近几个月可以说ChatGPT是火得一
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