如何统一视觉理解与生成？清华MIT等《VILA-U：一个融合视觉理解与生成的统一基础模型》

主要观点总结

本文介绍了VILA-U，一个融合视觉理解与生成的统一基础模型。该模型采用自回归的下一个标记预测框架，无需使用扩散模型等额外组件，简化了模型架构，并在视觉语言理解与生成方面取得了接近最新技术水平的性能。文章阐述了VILA-U的成功原因，包括统一基础视觉塔在预训练期间的离散视觉特征与文本对齐，以及使用适用于视觉理解和生成训练的高质量数据集。VILA-U可作为多样化视觉语言任务的通用框架。

关键观点总结

关键观点1: VILA-U模型简介

VILA-U是一个融合视觉理解与生成的统一基础模型，采用自回归的下一个标记预测框架，无需额外的扩散模型组件。

关键观点2: 统一基础视觉塔的作用

统一基础视觉塔在预训练期间将离散的视觉特征与文本对齐，增强了视觉感知能力。

关键观点3: 模型性能表现

VILA-U在视觉语言理解和生成任务中取得了接近最新技术水平的性能。

关键观点4: 模型优势

VILA-U作为多样化视觉语言任务的通用框架，具备强大的视觉理解和生成能力。

文章预览

VILA-U 是一个融合了视频、图像和语言理解与生成的统一基础模型。传统的视觉语言模型（VLMs）通常为视觉内容的理解与生成使用独立的模块，这可能导致不一致性和复杂性的增加。相比之下，VILA-U 采用单一的自回归下一个标记预测框架来处理这两个任务，从而无需使用像扩散模型这样的额外组件。这种方法不仅简化了模型架构，还在视觉语言理解与生成方面取得了接近最新技术水平的性能。VILA-U 的成功归因于两个主要因素：统一的视觉塔在预训练期间将离散的视觉标记与文本输入对齐，增强了视觉感知能力；此外，自回归图像生成能够在高质量数据集的支持下，达到与扩散模型相当的生成质量。这使得 VILA-U 能够在一个完全基于标记的自回归框架中实现与更复杂模型相当的表现。 1. 引言 近年来，大型语言模型（LLMs）在各种语言任务中展现出了 ………………………………