Wir präsentieren eine Forschungsübersicht zu Self-Flow: einem skalierbaren Ansatz zum Training multimodaler generativer Modelle. Die multimodale Generierung erfordert ein End-to-End-Lernen über die Modalitäten hinweg: Bild, Video, Audio, Text - ohne durch externe Modelle für das Repräsentationslernen eingeschränkt zu sein. Self-Flow adressiert dies mit selbstüberwachtem Flussabgleich, der effizient über die Modalitäten skaliert. Ergebnisse: • Bis zu 2,8x schnellere Konvergenz über die Modalitäten. • Verbesserte zeitliche Konsistenz im Video • Schärfere Textdarstellung und Typografie Dies ist grundlegende Forschung für unseren Weg zur multimodalen visuellen Intelligenz.