MetaMorph

MetaMorph – 統一多模態理解與生成大模型，基于VPiT 預測多模態 token

MetaMorph是什么

MetaMorph是一個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。其獨特的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，生成文本和視覺token。MetaMorph在視覺理解與生成的各項基準測試中表現出色，能夠有效利用LLM預訓練中積累的世界知識和推理能力，從而克服其他生成模型常見的缺陷。研究表明，LLM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高效適應于視覺任務。

MetaMorph的主要功能

• 多模態理解與生成：MetaMorph運用VPiT技術，使得預訓練的LLM迅速轉變為統一的自回歸模型，支持文本和視覺token的生成，進而實現多模態的理解與生成。
• 卓越的視覺生成能力：依托LLM預訓練所獲得的知識和推理能力，MetaMorph在視覺生成領域表現優異，有效克服其他生成模型的常見問題。
• 隱式推理執行：在生成視覺token之前，MetaMorph能夠隱式執行推理步驟，如根據提示生成相應的圖像。
• 專業術語處理能力：與文本嵌入模型CLIP和T5相比，MetaMorph在處理專業術語方面表現更為出色，能夠生成準確的視覺標記。
• 統一建模方法：MetaMorph展示了一種統一的建模方法，充分利用LLM的強大功能，從預訓練中提取豐富的知識。
• 競爭優勢表現：在視覺理解與生成的基準測試中，MetaMorph表現優于其他統一模型，展現出強勁的競爭力。

MetaMorph的技術原理

• Visual-Predictive Instruction Tuning (VPiT)：這是一種簡潔而高效的視覺指令調優方法，使得預訓練的LLM能夠迅速轉變為自回歸模型，生成文本與視覺token。
• 多模態token預測：VPiT指導LLM從格式化的圖像與文本數據中預測離散的文本標記及連續的視覺標記。
• 視覺生成與理解的聯系：研究表明，視覺生成能力自然促進了視覺理解的提高，并且可以通過少量生成數據有效解鎖。
• 理解與生成的不對稱性：理解和生成視覺token的能力相互關聯但不對稱，增加理解類數據更能有效提升視覺理解和生成表現，而生成數據的增加對理解提升的效果較小。
• 統一模型訓練：基于上述發現，MetaMorph使用VPiT進行多模態token的預測，訓練數據來源廣泛，包括視覺問答數據集及無文本標注的純圖像和視頻數據。
• 預訓練LLM的知識應用：MetaMorph能夠利用從LLM預訓練中獲得的世界知識和推理能力，有效克服其他生成模型的局限。

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

• 視覺理解與生成：通過VPiT預測多模態token，利用多種數據源，包括視覺問答數據集和無文本標注的圖像及視頻數據。
• 知識提取與視覺token生成：MetaMorph可從預訓練的大型語言模型中提取知識，并在生成視覺token前隱式執行推理步驟。例如，輸入提示“斑蝶幼蟲轉變形態后的動物”，MetaMorph能夠成功生成蝴蝶的圖像。
• 專業術語與語義難題處理：相較于CLIP和T5等文本嵌入模型，MetaMorph在處理專業術語及語義難題（如否定和主觀性）方面更為高效。
• 多模態生成推理：MetaMorph能依據提示生成圖像，如“國家公園位于”。可以直接使用提示，而無需任何思維鏈提示，準確生成需要多步推理的圖像。
• 解決視覺謎題：MetaMorph能夠解決隱含推理的視覺謎題，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”時，模型需隱式識別愛因斯坦并生成他所演奏的小提琴的圖像。