UniToken – 復旦聯合美團等機構推出的統一視覺編碼框架

UniToken 是一種創新的自回歸生成模型，專為多模態理解與生成任務而設計。它通過結合離散與連續的視覺表示，構建了一種統一的視覺編碼框架，能夠同時捕捉圖像的高級語義與低級細節。這使得 UniToken 可以無縫地支持視覺理解與圖像生成任務，為各種應用提供豐富的信息。

UniToken是什么

UniToken 是一種前沿的自回歸生成模型，旨在滿足多模態理解與生成的需求。通過結合離散和連續的視覺表示，UniToken 構建了一種統一的視覺編碼框架，能夠同時捕捉圖像的高級語義與細節。這一特性使得 UniToken 可以高效地完成視覺理解與圖像生成任務，提供多維度的信息支持。

UniToken的主要功能

• 圖文理解：UniToken 能夠高效處理圖文理解任務，如圖像字幕生成和視覺問答（VQA）。
• 圖像生成：UniToken 支持高質量的圖像生成，包括根據文本描述創建圖像、圖像編輯以及故事生成等功能。
• 多模態對話：在多模態對話場景中，UniToken 可以基于輸入的文本和圖像信息生成自然的語言回復，支持更復雜的交互任務，例如解釋圖像內容或根據圖像和文本指令生成新圖像。
• 復雜指令執行：通過指令強化微調，UniToken 能夠更好地理解和執行復雜的多模態指令，例如在給定文本描述和圖像的情況下生成特定布局的圖像。
• 細粒度視覺任務：借助 AnyRes 和 ViT 端到端微調等技術，UniToken 能夠處理高分辨率圖像，增強對圖像細節的感知能力，適用于高精度視覺處理需求。
• 任務通用性：UniToken 能夠無縫整合多種多模態理解與生成任務，支持圖文理解、圖像生成、圖像編輯、故事生成等多樣化的復雜任務，展現出卓越的通用生成能力。

UniToken的技術原理

• 統一視覺編碼：UniToken 采用連續與離散雙編碼器，結合 VQ-GAN 的離散編碼和 SigLIP 的連續表征，生成同時具備高級語義和細節的視覺編碼，為多模態大模型提供全面的視覺信息。
• 多階段訓練
  • 視覺語義空間對齊：基于 Chameleon 作為基礎，將語言模型（LLM）凍結，僅訓練 SigLIP ViT 和 Adapter，使連續視覺編碼與語言空間實現對齊。
  • 多任務聯合訓練：在大規模圖文理解與圖像生成數據集上進行聯合訓練，通過控制數據比例，平衡提升模型在理解和生成任務上的表現。
  • 指令強化微調：引入高質量的多模態對話和精細化圖像生成數據，進一步提升模型對復雜指令的執行能力。
• 細粒度視覺增強：UniToken 支持 AnyRes 和 ViT 端到端微調等先進技術，提升對高分辨率圖像的細粒度感知能力，同時避免模型崩潰，適應多種任務場景。

UniToken的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/SxJyJay/UniToken
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2504.04423

UniToken的應用場景

• 內容創作與設計：UniToken 能根據文本描述生成高質量的圖像，幫助設計師快速生成創意草圖或概念圖，從而節省設計時間和精力。
• 智能客服與虛擬助手：在多模態對話場景中，UniToken 能夠理解用戶輸入的文本與圖像信息，并生成自然語言回復。
• 教育與學習：UniToken 可用于教育領域，幫助學生更好地理解復雜概念。例如，通過生成與科學實驗、歷史或文學作品相關的圖像，UniToken 可增強學生的視覺記憶與理解能力。
• 醫療與健康：在醫療領域，UniToken 可用于生成醫學圖像或解釋醫學影像，提升診斷的準確性。
• 自動駕駛與交通管理：UniToken 可應用于自動駕駛場景中的視覺問答（VQA）任務。例如，車輛實時上傳道路圖像，UniToken 生成有關路況和交通標志的信息自然語言描述，輔助自動駕駛系統做出更精準的決策。

常見問題

• UniToken的適用領域有哪些？ UniToken 可廣泛應用于內容創作、智能客服、教育、醫療以及自動駕駛等多個領域。
• 如何獲取UniToken？ 用戶可以通過訪問 UniToken 的 GitHub 倉庫和 arXiv 論文獲取更多技術細節和使用指南。
• UniToken是否支持多語言？ 是的，UniToken 能夠處理多種語言的輸入，并生成相應的文本輸出。