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人工智能内容生成的快速发展，尤其是在文本到图像（T2I）模型领域，引领了高质量、多样化和创意丰富的人工智能生成内容的新时代。然而，一个重要的局限仍然存在，即通过自然语言描述与这些先进的T2I模型有效沟通，使非专业人士能够获得引人入胜的图像变得具有挑战性。 T2I模型中的最先进方法，如稳定扩散法，擅长从文本提示中生成高质量图像。然而，它们要求用户创建具有词组合、魔术标签和注释的复杂提示，限制了这些模型的用户友好性。此外，现有的T2I模型在对自然语言的理解方面仍然存在限制，导致用户需要掌握模型的特定语言才能进行有效的交流。另外，T2I管道中的文本和数字配置多样，如词权重、负向提示和风格关键字，对非专业用户而言可能很复杂。 为应对这些局限，中国的一个研究团队最近发表了一篇新论文，介绍了一种称为“交互式文本到图像”（iT2I）的创新方法。这种方法使用户能够与大型语言模型（LLM）进行多轮对话，让他们能够通过自然语言迭代地指定图像需求、提供反馈和建议。 iT2I方法利用提示技术和现成的T2I模型来增强LLM在图像生成和精炼方面的能力。它通过消除复杂的提示和配置来显著提高用户友好性，使非专业用户也能轻松使用。 iT2I方法的主要贡献在于引入交互式文本到图像（iT2I）作为一种创新方法，实现用户与AI代理之间的多轮对话，用于交互式图像生成。iT2I可以确保视觉一致性，与语言模型具有可组合性，并支持图像生成、编辑、选择和精炼的各种指令。该论文还提出了一种增强LLM在iT2I方面的方法，并强调了它在内容生成、设计和交互叙事方面的适用性，从而改善了从文本描述生成图像的用户体验。此外，该提议的技术可以轻松集成到现有的LLM中。 为了评估此方法的效果，作者进行了一系列实验，评估了其对LLM能力的影响，比较了不同LLM，并提供了各种情景的实际iT2I示例。实验考虑了iT2I提示对LLM能力的影响，并证明其只产生了轻微的退化。商业LLM成功生成了相应的图像和文本响应，而开源LLM则显示出不同程度的成功。实际示例展示了单轮和多轮图像生成以及交错的文本-图像叙事，突出了系统的能力。 总而言之，该论文介绍了一种交互式文本到图像（iT2I）方法，这是人工智能内容生成的重要进步。这种方法实现了用户与AI代理之间的多轮对话，使图像生成变得用户友好。iT2I增强了语言模型的能力，确保了图像的一致性，并支持各种指令。实验结果显示，对语言模型性能影响较小，使iT2I成为人工智能内容生成领域的一项有前途的创新。

介绍BOSS（自己打造技能）：一种创新方法，利用大型语言模型，自主构建多功能技能库，以应对复杂任务，减少指导的需求。与传统的无监督技能获取技术和简单的引导方法相比，BOSS在执行陌生任务时表现更好，具备在新环境中运行的能力。这一创新标志着自主技能获取和应用的重大飞跃。 强化学习旨在优化马尔可夫决策过程中的策略，以最大化预期回报-过去的强化学习研究为复杂任务预训练可重用技能。无监督强化学习主要关注好奇心、可控性和多样性，学习技能时无需人类输入。语言被用于技能参数化和开环规划。BOSS通过大型语言模型扩展技能库，指导探索并奖励完成技能链，提高了长期任务执行的成功率。 传统的机器人学习在很大程度上依赖于监督，而人类在独立学习复杂任务方面表现出色。研究人员将BOSS作为一个框架引入，以最小人为干预的方式自主获取多样、长期的技能。通过技能引导和大型语言模型（LLMs）的指导，BOSS逐步构建和组合技能，以处理复杂任务。无监督的环境交互增强了其策略对于在新环境中解决挑战性任务的鲁棒性。 BOSS引入了一个两阶段的框架。在第一阶段，它使用无监督的强化学习目标获取基础技能集。第二阶段，技能引导，利用LLMs指导技能链接和基于技能完成的奖励。这种方法允许代理从基本技能构建复杂行为。在家庭环境中的实验表明，LLM引导的引导方式在执行陌生的长程任务和新的设置中优于天真的引导和之前的无监督方法。 实验结果证实，LLM引导的BOSS在解决新颖环境中的复杂家庭任务方面表现优异，超过了基于LLM的规划和无监督探索方法。结果呈现了在ALFRED评估中不同长度任务的标准化返回和标准化成功率的四分位数平均值和标准偏差。LLM引导引导的训练代理优于天真引导和之前的无监督方法。BOSS能够从基本技能中自主获取多样、复杂的行为，展示了它在无需专家的机器人技能获取方面的潜力。 在无需专家指导的情况下，LLM引导的BOSS框架在自主解决复杂任务方面表现出色。在执行陌生功能时，LLM引导的训练代理优于天真引导和之前的无监督方法。现实中的家庭实验证实了BOSS在从基本技能中获取多样、复杂行为方面的有效性，强调了其在自主机器人技能获取方面的潜力。BOSS还显示出将强化学习与自然语言理解结合的潜力，利用预训练的语言模型进行指导学习。 未来的研究方向可能包括： 研究无需重置的自主技能学习。 使用BOSS的技能链接方法提出长期任务分解。 拓展无监督强化学习以进行低层技能获取。 同时，加强强化学习与自然语言理解在BOSS框架中的整合也是一个有前途的方向。将BOSS应用于不同领域，并在各种环境和任务背景中评估其性能，可以为进一步的探索提供潜力。