发布日期: 2025-09-16

更新日期: 2025-09-17

文章字数: 2.6k

阅读时长: 10 分

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2025-09-16 更新

Testing chatbots on the creation of encoders for audio conditioned image generation

Authors:Jorge E. León, Miguel Carrasco

On one hand, recent advances in chatbots has led to a rising popularity in using these models for coding tasks. On the other hand, modern generative image models primarily rely on text encoders to translate semantic concepts into visual representations, even when there is clear evidence that audio can be employed as input as well. Given the previous, in this work, we explore whether state-of-the-art conversational agents can design effective audio encoders to replace the CLIP text encoder from Stable Diffusion 1.5, enabling image synthesis directly from sound. We prompted five publicly available chatbots to propose neural architectures to work as these audio encoders, with a set of well-explained shared conditions. Each valid suggested encoder was trained on over two million context related audio-image-text observations, and evaluated on held-out validation and test sets using various metrics, together with a qualitative analysis of their generated images. Although almost all chatbots generated valid model designs, none achieved satisfactory results, indicating that their audio embeddings failed to align reliably with those of the original text encoder. Among the proposals, the Gemini audio encoder showed the best quantitative metrics, while the Grok audio encoder produced more coherent images (particularly, when paired with the text encoder). Our findings reveal a shared architectural bias across chatbots and underscore the remaining coding gap that needs to be bridged in future versions of these models. We also created a public demo so everyone could study and try out these audio encoders. Finally, we propose research questions that should be tackled in the future, and encourage other researchers to perform more focused and highly specialized tasks like this one, so the respective chatbots cannot make use of well-known solutions and their creativity/reasoning is fully tested.

一方面，聊天机器人的最新进展使得这些模型在编码任务中的使用越来越受欢迎。另一方面，现代生成式图像模型主要依赖文本编码器将语义概念转化为视觉表示，即使有明显证据表明也可以使用音频作为输入。鉴于此，在这项工作中，我们探讨了最先进的对话代理能否设计有效的音频编码器来替代Stable Diffusion 1.5中的CLIP文本编码器，从而实现直接从声音生成图像。我们提示五个公开的聊天机器人提出作为音频编码器的神经网络架构，并设定了一套解释清楚且共享的条件。每个有效的建议编码器都是在超过两百万个与上下文相关的音频-图像-文本观察结果进行训练的，并使用各种指标在独立验证集和测试集上进行了评估，同时还对生成的图像进行了定性分析。虽然几乎所有聊天机器人都生成了有效的模型设计，但没有达到令人满意的结果，这表明它们的音频嵌入与原始文本编码器无法可靠对齐。在提案中，双子座音频编码器表现出最佳的量化指标，而Grok音频编码器生成的图像更具连贯性（特别是与文本编码器配对时）。我们的研究结果表明聊天机器人之间存在共同的架构偏见，并强调了未来版本模型中需要弥合的剩余编码差距。我们还创建了一个公共演示，这样每个人都可以学习和尝试这些音频编码器。最后，我们提出了未来应该解决的研究问题，并鼓励其他研究人员进行更多有针对性且高度专业化的任务，这样相关的聊天机器人就不能利用已知的解决方案，并且其创造力和推理能力能够得到充分测试。

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Summary

本文探索了将先进的聊天机器人用于设计音频编码器以替代Stable Diffusion 1.5中的CLIP文本编码器，从而直接从声音中进行图像合成。实验结果显示，尽管聊天机器人提出了模型设计，但它们的音频嵌入与原始文本编码器的对齐可靠性不足。其中，Gemini音频编码器在定量指标上表现最佳，而Grok音频编码器产生的图像更连贯。研究鼓励未来更专业、更具针对性的任务来完全测试聊天机器人的创造力和推理能力。

Key Takeaways

聊天机器人模型在编码任务中的普及度正在上升。
现代生成式图像模型主要依赖文本编码器将语义概念转化为视觉表示，尽管音频也可以作为输入。
尝试使用聊天机器人设计音频编码器以替代Stable Diffusion 1.5中的CLIP文本编码器，实现直接从声音进行图像合成。
大部分聊天机器人提出的模型设计未能达到满意结果，表明音频嵌入与原始文本编码器的对齐存在问题。
Gemini音频编码器在定量指标上表现最佳，而Grok音频编码器生成的图像更连贯。
研究揭示了聊天机器人之间的共同架构偏见，并强调了未来版本模型中需要弥合的编码差距。
提供了公共演示，鼓励公众研究和尝试这些音频编码器。

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Soft Diamond Regularizers for Deep Learning

Authors:Olaoluwa Adigun, Bart Kosko

This chapter presents the new family of soft diamond synaptic regularizers based on thick-tailed symmetric alpha stable $S{\alpha}S$ probability bell curves. These new parametrized weight priors improved deep-learning performance on image and language-translation test sets and increased the sparsity of the trained weights. They outperformed the state-of-the-art hard-diamond Laplacian regularizer of sparse lasso regression and classification. The $S{\alpha}S$ synaptic weight priors have power-law bell-curve tails that are thicker than the thin exponential tails of Gaussian bell curves that underly ridge regularizers. Their tails get thicker as the $\alpha$ parameter decreases. These thicker tails model more impulsive behavior and allow for occasional distant search in synaptic weight spaces of extremely high dimension. The geometry of their constraint sets has a diamond shape. The shape varies from a circle to a star or diamond that depends on the $\alpha$ tail thickness and dispersion of the $S{\alpha}S$ weight prior. These $S{\alpha}S$ bell curves lack a closed form in general and this makes direct training computationally intensive. We removed this computational bottleneck by using a precomputed look-up table. We tested the soft diamond regularizers with deep neural classifiers on both image test sets and German-to-English language translation. The image simulations used the three datasets CIFAR-10, CIFAR-100, and Caltech-256. The regularizers improved the accuracy and sparsity of the classifiers. We also tested with deep neural machine-translation models on the IWSLT-2016 Evaluation dataset for German-to-English text translation. They also outperformed ridge regularizers and lasso regularizers. These findings recommend the sub-Cauchy $\alpha = 0.5$ soft diamond regularizer as a competitive and sparse regularizer for large-scale machine learning.

本章介绍了一种基于厚尾对称α稳定（SαS）概率钟形曲线的新软钻石突触正则化家族。这些新的参数化权重先验提高了图像和语言翻译测试集上的深度学习性能，并增加了训练权重的稀疏性。它们的表现优于稀疏套索回归和分类的最先进硬钻石拉普拉斯正则化器。SaS突触权重先验具有幂律钟形曲线尾，比基于岭正则化的高斯钟形曲线的薄指数尾更厚。随着α参数减小，它们的尾巴变得更厚。这些更厚的尾巴对更冲动行为进行了建模，允许在极高维度的突触权重空间中偶尔进行远距离搜索。其约束集的几何形状呈钻石形。形状从圆形变化到星形或钻石形，这取决于α尾部的厚度和SaS权重先验的离散程度。这些SaS钟形曲线通常缺乏封闭形式，这使得直接训练计算密集。我们通过使用预先计算的查找表来消除这一计算瓶颈。我们在图像测试集和德英语言翻译上，用软钻石正则化器对深度神经分类器进行了测试。图像模拟使用了CIFAR-10、CIFAR-100和Caltech-256三个数据集。正则化器提高了分类器的准确性和稀疏性。我们还使用深度神经机器翻译模型在IWSLT-2016评估数据集上对德英文本翻译进行了测试，它们也优于岭正则化和套索正则化器。这些发现推荐使用子柯西α=0.5的软钻石正则化器作为大规模机器学习的竞争性和稀疏性正则化器。

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PDF 25 pages, 15 figures. This version extends the earlier version titled “Training Deep Neural Classifiers with Soft Diamond Regularizers”

Summary

基于厚尾对称α稳定分布概率钟形曲线，提出了一种新的软钻石突触正则化家族。这些新的参数化权重先验提高了图像和语言翻译测试集上的深度学习性能，并增加了训练权重的稀疏性。它们在图像分类和语言翻译任务上超越了现有的硬钻石拉普拉斯正则化方法。这些厚尾的α稳定分布钟形曲线模型更具冲动性，允许在高维突触权重空间中偶尔进行远距离搜索。通过使用预计算查找表，解决了直接训练的计算密集型瓶颈。在图像和德英翻译测试集上的深度神经网络分类器测试中，软钻石正则化器提高了分类器的准确性和稀疏性。这些发现推荐亚高斯α=0.5的软钻石正则化器作为大规模机器学习的竞争性和稀疏性正则化器。

Key Takeaways