unifluid：谷歌deepmind与麻省理工学院联合研发的多模态视觉生成与理解框架

UniFluid是由谷歌DeepMind和麻省理工学院合作推出的一个统一的自回归框架，用于同时处理视觉生成和理解任务。它通过处理连续视觉标记来处理多模态图像和文本输入，并生成离散文本标记和连续图像标记。该框架基于预训练的Gemma模型，利用配对的图像-文本数据进行训练，实现生成和理解任务的相互促进。UniFluid采用标准的SentencePiece作为文本标记器，使用连续变分自编码器（VAE）作为图像生成的标记器，并结合SigLIP图像编码器用于理解任务。通过精心设计的训练方案和损失权重平衡，UniFluid在图像生成和理解任务上均取得了与单任务基线相当或更好的结果，展现出强大的下游任务迁移能力，例如图像编辑、视觉描述和问答等。

核心功能:

• 统一的视觉生成与理解: 同时进行图像生成（例如，根据文本描述生成图像）和视觉理解（例如，图像描述、视觉问答）。
• 多模态输入: 支持图像和文本的多模态输入，并将两者嵌入到同一空间进行联合训练。
• 高质量图像生成: 基于连续视觉标记生成高质量图像，并支持随机生成顺序以提高生成质量。
• 强大的视觉理解能力: 在视觉问答和图像描述等任务中表现出色，并支持多种下游应用。
• 高效的下游任务迁移: 能够快速适应图像编辑、视觉问答等下游任务，展现出优秀的通用性和可扩展性。

技术原理:

UniFluid的核心是一个统一的自回归框架。它将图像和文本输入嵌入到同一个潜在空间，并基于“下一个标记预测”的机制统一处理视觉生成和理解任务。 图像使用连续变分自编码器（VAE）编码成连续标记，避免了离散标记造成的潜在信息损失，保留了图像的连续性特征。 模型采用模态特定的预测头（文本生成任务使用分类头，图像生成任务使用扩散头），确保在不同模态下都能有效训练和推理。 此外，UniFluid在图像生成中采用随机生成顺序，避免了固定顺序（例如，光栅顺序）可能导致的生成问题。 通过调整图像生成和文本理解任务的损失权重，实现了两个任务之间的平衡，从而在生成和理解任务上都取得了优异的表现。 该框架基于预训练的大型语言模型（LLM）Gemma，利用其强大的语言和视觉理解能力进一步提升整体性能。

项目信息:

• arXiv论文: https://www.php.cn/link/35afcb39dad0fd02235dedfab3beb4ab

应用场景:

• 图像生成: 创意设计、广告制作、游戏开发等领域，根据文本描述生成图像。
• 图像编辑: 照片编辑、数字艺术创作等，用于添加或删除对象、改变风格、调整颜色等。
• 视觉问答 (VQA): 教育、智能客服、辅助视觉障碍人士等领域，帮助用户理解图像信息。
• 图像描述 (Image Captioning): 自动生成图像描述文本，应用于社交媒体、图像搜索引擎优化和辅助视觉障碍人士等。
• 多模态内容创作: 视频脚本创作、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)内容开发，提供更生动的视觉和语言体验。