天工AI：统一像素级视觉LLM发布

📖标题：VITRON: A Unified Pixel-level Vision LLM for Understanding, Generating, Segmenting, Editing
🌐来源：NeurIPS 2024

摘要

🔸视觉大语言模型（LLM）的最新发展取得了显著进展，但仍然面临着多模态通才的挑战，例如粗粒度的实例级理解、缺乏对图像和视频的统一支持，以及各种视觉任务的覆盖不足。
🔸本文中，我们介绍VITRON，这是一种通用的像素级视觉LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。在LLM主干的基础上，VITRON在其前端模块中加入了图像、视频和像素级区域视觉的编码器，同时使用最先进的视觉专家作为其后端，VITRON支持一系列视觉最终任务，从低层到高层跨越视觉理解到视觉生成。为了确保从LLM传递到后端模块进行函数调用的有效和精确的消息传递，我们提出了一种新的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为VITRON设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议跨任务协同模块学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。
🔸VITRON展示了超过12个视觉任务，并在22个数据集中进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总的来说，这项工作阐明了培养更统一的多模态通才的巨大潜力。详情见https://vitron-llm.github.io/

🛎️文章简介

🔸研究问题：如何构建一个统一的像素级视觉大语言模型（LLM），以理解和执行多种视觉任务？
🔸主要贡献：论文提出了VITRON，一个统一的像素级视觉LLM，通过引入混合指令传递方法和跨任务协同模块，支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列视觉任务。

📝重点思路

🔺相关工作

🔸近年来，高效的大规模视觉模型得到了发展，如ViT和CLIP具备显着的视觉理解能力，SAM和SEEM解决了视觉分割任务，基于扩散的模型在视觉生成方面达到了前所未有的性能。
🔸视觉模型缺乏LLM作为中央决策处理器，无法灵活解释用户意图或交互执行任务，因而推动了各种MLLM，但倾向于将图像和视频分开，且对视觉任务的支持不完整。
🔸MLLM有两种主流的LLM到解码器消息传递方法，一种基于离散文本指令，另一种基于连续信号嵌入。

🔺论文方案

🔸VITRON框架：结合了LLM和多种先进的图像和视频处理模块
🔸LLM：负责语义理解和推理，并通过混合指令传递方法（包括离散文本指令和连续信号特征嵌入）将指令传递给后端解码模块。
🔸后端解码模块：集成了多种视觉专家模块，如图像生成和编辑的扩散模型、图像和视频分割的SEEM模型、视频生成的ZeroScope和I2VGen-XL模型，以及视频编辑的StableVideo模型。

🔺模型训练

🔸视觉-语言整体对齐学习，获得多模态能力
🔸细粒度视觉定位指令调优，使LLM能够定位图像的细粒度空间性和视频的具体时序特性。
🔸跨任务协同学习，使用对抗训练来解耦任务特定特征和任务不变细粒度视觉特征，增强不同任务之间的协同作用。

🔎分析总结

🔸VITRON在多个视觉任务上表现出色，包括图像分割、视觉生成等。
🔸VITRON在特定任务上的表现与或超过单个最先进的专家模型。
🔸进一步分析揭示了系统设计的有效性，特别是混合指令传递机制和像素级时空视觉语言对齐学习的贡献。
🔸协同模块的设计有效地优化了任务不变细粒度视觉特征的使用，增强了不同视觉任务之间的协同作用。

💡个人观点

论文的核心在于多模态的对齐、特征定位和多任务学习，充分利用好细粒度视觉特征。

附录