最近在GitHub上发现了一个爆火的开源项目。
好家伙，凑近一看，居然还是由微软开源，并且和最近炙手可热的ChatGPT息息相关。
项目的名字叫做：Visual ChatGPT。
这个项目最早是3月上旬微软开源的，项目宣布开源后仅用了短短一周，就斩获了2w+ star。
到现在为止，距离当初项目开源大约过去了3周多，仓库star数则来到了28k+，亦可谓是火箭式上涨（doge）。
众所周知，ChatGPT自2022年11月推出以来，持续走红。
ChatGPT具备强大的会话能力，可以理解文字、聊天、写小说、解答问题、编写代码… 但是目前还并不能直接处理或生成图像。
而Visual ChatGPT这个项目则可以把ChatGPT和一系列视觉基础模型（VFM，Visual Foundation Model）给联系起来，以便实现在ChatGPT聊天的过程中来发送和接收图像，也使得ChatGPT能够处理更为复杂的视觉任务。
讲白了，就是通过Visual ChatGPT，可以把一系列视觉基础模型给接入ChatGPT，使得ChatGPT能胜任更为复杂的视觉处理任务。
Visual ChatGPT的整体技术架构图如上所示，我们可以清楚地看到ChatGPT和视觉基础模型（VFM，Visual Foundation Model）分别位于其中的位置。
一方面，ChatGPT(或LLM)作为一个通用接口，继续发挥它本身的优势，提供对不同话题的智能理解。另一方面，基础视觉模型VFM则通过提供特定领域的深入知识来充当领域专家，它们通过交互管理模块（Prompt Manger）进行连接和适配。
这样聊可能比较抽象，我们可以拿官方给的一个例子来进行说明：
1、首先是用户：输入一张黄色的向日葵图片，并且要求ChatGPT根据该图像预测深度来生成一朵红花，然后再一步一步将其做成卡通画。
2、接着是交互管理模块（Prompt Manger）发挥作用，在它的协调和控制下，VFM模块开始发挥作用：
- 首先需要运用深度估计模型来预测并生成图像的深度信息；
- 然后需要运用深度图像模型来生成对应空间深度的红花图像；
- 最后运用Stable Diffusion的风格迁移模型来完成图像风格的变换。
3、最后Visual ChatGPT系统再将最终结果返回给用户，完成本次对话。
说到这里，有兴趣的小伙伴可以可以看看微软给出的一篇有关Visual ChatGPT的论文。
里面关于这部分的流程解释得非常详细，而且还给出了多轮对话的案例、以及实验结果，有兴趣的小伙伴可以看看。
好了，今天的分享就到这里了，感谢大家的收看，我们下篇见。
注：本文在GitHub开源仓库「编程之路」 https://github.com/rd2coding/Road2Coding 中已经收录，里面有我整理的6大编程方向(岗位)的自学路线+知识点大梳理、面试考点、我的简历、几本硬核pdf笔记，以及程序员生活和感悟，欢迎star。
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