NeurIPS2024 | OCR-Omni来了！字节&华师提出统一的多模态生成模型TextHarmony。

主要观点总结

本文介绍了人工智能领域中的视觉文字研究，尤其是多模态生成模型在图像文字感知、理解、编辑和生成方面的应用。文章重点关注了TextHarmony统一多模态生成模型，该模型能够生成文本和图像，解决了不同模态之间固有不一致的问题。该模型通过Slide-LoRA机制协调视觉和语言模态的生成，并在多个基准测试中证明了其有效性。

关键观点总结

关键观点1: 介绍TextHarmony多模态生成模型

TextHarmony是一种统一且通用的多模态生成模型，能够理解和生成视觉文本。该模型通过连接视觉编码器、LLM和图像解码器来生成文本和视觉内容。

关键观点2: 解决多模态生成中的挑战

为了解决视觉和语青模态之间固有的不一致问题，TextHarmony采用了Slide-LoRA机制，通过部分分离参数空间来协调视觉和语言的生成。

关键观点3: 数据集和实验

为了增强视觉文本生成能力，研究者开发了一个高质量的图像标题数据集DetailedTextCaps-100K，并与复杂的闭源MLLM合成进行基准测试。实验证明，TextHarmony在视觉文本理解任务中平均提高了2.5%，在视觉文本生成任务中平均提高了4.0%。

关键观点4: TextHarmony的应用前景

TextHarmony是一种多功能多模态生成模型，擅长执行涉及处理和生成图像、蒙版、文本和布局的任务，特别是在光学字符识别（OCR）和文档分析领域。其成就预示着在视觉文本领域内综合多模态生成模型的巨大潜力，并有望为相关行业带来革命性的前景。

文章预览

在人工智能领域，赋予机器类人的图像文字感知、理解、编辑和生成能力一直是研究热点。目前，视觉文字领域的大模型研究主要聚焦于单模态生成任务。尽管这些模型在某些任务上实现了统一，但在 OCR 领域的多数任务上仍难以达成全面整合。 字节 & 华师提出统一的多模态生成模型TextHarmony：能够熟练地理解和生成视觉文本 图 (a) 说明了不同类型的图像文本生成模型：视觉文本理解模型只能生成文本，视觉文本生成模型只能生成图像，而 TextHarmony 可以生成文本和图像。图 (b) 说明了 TextHarmony 在为各种以文本为中心的任务生成不同模态方面的多功能性。 unset unset 相关链接 unset unset 论文链接: https://arxiv.org/abs/2407.16364 代码开源: https://github.com/bytedance/TextHarmony unset unset 论文阅读 unset unset unset unset 摘要 unset unset 在这项工作中，我们提出了 TextHarmony，这 ………………………………