SUMIN/HuggingFace_transformer
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Quentin Gallouédec
2025-06-13 13:07:09 +02:00
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docs/source/ko/model_doc/chameleon.md
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@@ -18,7 +18,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
## 개요 [[overview]]
Chameleon 모델은 META AI Chameleon 팀의 논문 [Chameleon: Mixed-Modal Early-Fusion Foundation Models](https://arxiv.org/abs/2405.09818v1)에서 제안되었습니다. Chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합니다. 이미지 생성 모듈은 아직 공개되지 않았습니다.
Chameleon 모델은 META AI Chameleon 팀의 논문 [Chameleon: Mixed-Modal Early-Fusion Foundation Models](https://huggingface.co/papers/2405.09818)에서 제안되었습니다. Chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합니다. 이미지 생성 모듈은 아직 공개되지 않았습니다.
논문의 초록은 다음과 같습니다:
@@ -27,7 +27,7 @@ Chameleon 모델은 META AI Chameleon 팀의 논문 [Chameleon: Mixed-Modal Earl
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/chameleon_arch.png"
alt="drawing" width="600"/>
<small>Chameleon은 이미지를 이산적인 토큰으로 변환하기 위해 벡터 양자화 모듈을 통합합니다. 이는 자기회귀 transformer를 사용한 이미지 생성을 가능하게 합니다. <a href="https://arxiv.org/abs/2405.09818v1">원본 논문</a>에서 가져왔습니다.</small>
<small>Chameleon은 이미지를 이산적인 토큰으로 변환하기 위해 벡터 양자화 모듈을 통합합니다. 이는 자기회귀 transformer를 사용한 이미지 생성을 가능하게 합니다. <a href="https://huggingface.co/papers/2405.09818">원본 논문</a>에서 가져왔습니다.</small>
이 모델은 [joaogante](https://huggingface.co/joaogante)와 [RaushanTurganbay](https://huggingface.co/RaushanTurganbay)가 기여했습니다. 원본 코드는 [여기](https://github.com/facebookresearch/chameleon)에서 찾을 수 있습니다.