MetaMorph是一款先進的多模態大模型（MLLM），通過指令微調（Instruction Tuning）實現視覺理解與生成。其創新的Visual-Predictive Instruction Tuning（VPiT）方法使得預訓練的大型語言模型（LLM）能夠迅速轉變為一個統一的自回歸模型，能夠生成文本和視覺token。MetaMorph在視覺理解和生成的基準測試中表現出色，能夠利用從LLM預訓練中獲得的世界知識和推理能力，克服其他生成模型常見的失敗模式。

MetaMorph是什么

MetaMorph是一款多模態大模型（MLLM），通過指令微調（Instruction Tuning）實現視覺理解與生成。它采用了一種名為Visual-Predictive Instruction Tuning（VPiT）的方法，使得預訓練的大型語言模型（LLM）能夠迅速轉變為一個統一的自回歸模型，能夠生成文本和視覺token。MetaMorph在視覺理解和生成的基準測試中表現優異，能夠基于從LLM預訓練中獲得的世界知識和推理能力，克服其他生成模型常見的失敗模式。研究表明，LLM可能具備強大的“先驗”視覺能力，這些能力可以通過相對簡單的指令調整過程高效適應于視覺理解與生成。

MetaMorph的主要功能

• 多模態理解與生成：MetaMorph通過VPiT技術，使預訓練的大型語言模型（LLM）能夠迅速轉變為一個統一的自回歸模型，生成文本和視覺token，實現多模態理解與生成。
• 視覺生成能力：MetaMorph在視覺生成方面能夠利用從LLM預訓練中獲得的世界知識和推理能力，克服其他生成模型常見的失敗模式。
• 隱式推理執行：MetaMorph能夠在生成視覺token之前隱式地執行推理步驟，例如根據提示詞生成相應的圖像。
• 處理專業術語：與文本嵌入模型CLIP和T5相比，MetaMorph更有效地處理專業術語，生成準確的視覺標記。
• 統一建模方法：MetaMorph展示了統一建模方法，允許模型利用LLM的強大功能，從預訓練的LLM中提取知識。
• 競爭力的表現：MetaMorph在視覺理解和視覺生成基準測試中都取得了競爭力的表現，優于其他統一模型。

MetaMorph的技術原理

• Visual-Predictive Instruction Tuning (VPiT)：是一種簡單而有效的視覺指令調優方法，使預訓練的大型語言模型（LLM）能迅速轉變為一個統一的自回歸模型，生成文本和視覺token。
• 多模態token預測：VPiT教導LLM從以指令跟隨格式整理的圖像和文本數據輸入序列中預測離散的文本標記和連續的視覺標記。
• 視覺生成能力與視覺理解的關聯：研究發現，視覺生成能力作為改進的視覺理解的自然副產品出現，并且可以通過少量的生成數據高效解鎖。
• 理解和生成的不對稱性：理解和生成視覺token的能力是相互關聯但不對稱的。增加理解數據可以更有效地提高視覺理解和生成性能，而增加生成數據雖然可以提高生成質量，但對視覺理解的提升效果較小。
• 統一模型訓練：基于上述發現，MetaMorph模型使用VPiT來預測多模態token，基于各種數據源進行訓練，包括視覺問答數據集和無文本注釋的純圖像和視頻數據。
• 預訓練LLM的知識：MetaMorph能基于從LLM預訓練中獲得的世界知識和推理能力，在視覺生成過程中克服其他生成模型常見的失敗模式。

MetaMorph的項目地址

• 項目官網：https://tsb0601.github.io/metamorph/
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.14164v1

MetaMorph的應用場景

• 視覺理解和視覺生成：通過指令調優（VPiT）預測多模態token，利用各種數據源，包括視覺問答數據集和無文本注釋的純圖像和視頻數據。
• 知識提取與視覺token生成：MetaMorph能從預訓練的大型語言模型（LLM）中提取知識，并在生成視覺token之前隱式地執行推理步驟。例如，輸入提示詞“斑蝶幼蟲轉變形態后的動物”，MetaMorph成功生成了蝴蝶的圖像。
• 處理專業術語和語義難題：MetaMorph比CLIP和T5等文本嵌入模型更有效地處理專業術語和常見的語義難題，如否定和主觀性。
• 多模態生成推理：MetaMorph能根據謎題提示生成圖像，例如“國家公園位于”。可以直接使用提示語而無需任何思維鏈（CoT）提示語“生成謎題圖片”。MetaMorph可以從需要多步推理的提示中生成正確的圖像。
• 解決視覺謎題：MetaMorph能解決需要隱式推理的視覺謎題，例如在回答“一種樂器，這種樂器通常由提出狹義相對論的科學家演奏”的問題時，模型需要隱式地完成識別愛因斯坦、識別他的首選樂器是小提琴，直接生成正確的視覺token。