文章总结与翻译

一、主要内容

本文提出了一种名为GILL（Generating Images with Large Language Models）的多模态语言模型方法，核心是将冻结的纯文本大型语言模型（LLM）与预训练的图像编码器、解码器模型通过嵌入空间映射进行融合，实现多种多模态功能。

模型的核心能力包括：

1. 处理任意交错的图像和文本输入，输出连贯的文本、检索图像或生成新图像；
2. 通过高效的GILLMapper模块，将LLM的文本隐藏表示映射到文本到图像生成模型（如Stable Diffusion）的嵌入空间，充分利用LLM强大的文本表示能力提升视觉输出效果；
3. 引入学习型决策模块，在推理时自动判断是从指定数据集检索图像还是生成新图像；
4. 仅微调少量参数（约5000万），保持LLM和视觉模型主体冻结，训练高效（2台A6000 GPU训练2天）。

实验结果表明，GILL在处理长文本、复杂语境（如对话、叙事）的文本到图像生成任务上优于Stable Diffusion等基线模型，同时在图像检索、多模态对话等任务上表现出色，是首个能同时输出检索图像、生成图像和文本的多模态语言模型。

二、创新点

1. 跨模态嵌入空间映射：首次实现冻结纯文本LLM与冻结图像生成模型的高效映射，无需修改两者主体结构，仅通过微调少量参数即可实现多模态输入输出能力；
2. GILLMapper模块设计：提出轻量级Tra