MetaMorph – 统一多模态理解与生成大模型，基于VPiT 预测多模态 token

MetaMorph是什么？

MetaMorph多模态大模型（MLLM），通过指令微调（Instruction Tuning）实现视觉理解和生成。它提出了一种叫做Visual的方法-Predictive Instruction Tuning（VPiT）该方法使预训练的大型语言模型（LLM）它可以快速转换为一个统一的自回归模型，可以生成文本和视觉代码。MetaMorph模型在视觉理解和视觉生成基准方面具有竞争力。它可以在视觉生成过程中克服其他生成模型的常见失败模式，基于LLM预训练中获得的世界知识和推理能力。研究表明，LLM可能具有较强的“先验”视觉能力，可以通过相对简单的指令调整过程有效地适应视觉理解和生成。

MetaMorph的主要功能

多模态理解与生成：MetaMorph通过Visualph通过-Predictive Instruction Tuning（VPiT）技术，使大型语言模型进行预训练（LLM）它可以快速转化为统一的自回归模型，生成文本和视觉token，实现多模态理解和生成。
视觉生成能力：MetaMorph可以利用LLM预训练中获得的世界知识和推理能力，克服其他生成模型常见的失败模式。
隐藏推理执行：MetaMorph可以在生成视觉token之前隐藏推理步骤，例如根据提示词生成相应的图像。
处理专业术语：MetaMorph比文本嵌入式CLIP和T5更有效地处理专业术语，生成准确的视觉标记。
统一建模方法：MetaMorph显示了一种统一的建模方法，允许模型使用LLM的强大功能，从预训练的LLM中提取知识。
竞争力的表现：MetaMorph在视觉理解和视觉生成基准测试方面具有竞争力，优于其他统一模型。

MetaMorph的技术原理

Visual-Predictive Instruction Tuning (VPiT)：大型语言模型是一种简单有效的视觉指令调整方法，使预训练（LLM）它可以快速转换为统一的自回归模型，生成文本和视觉token。
预测多模态token：VPit教LLM预测离散的文本标记和连续的视觉标记，以指令遵循格式的图像和文本数据输入序列。
视觉生成能力与视觉理解之间的联系：研究表明，视觉生成能力作为提高视觉理解能力的天然副产品出现，并能通过少量生成数据有效解锁。
理解和产生的不对称性：理解和生成视觉标签的能力是相互关联但不对称的。增加对数据的理解可以更有效地提高视觉理解和生成性能。虽然增加生成数据可以提高生成质量，但对视觉理解的改善效果很小。
统一模型训练：基于上述发现，MetaMorph模型使用VPit来预测基于视觉问答数据集和无文本注释的纯图像和视频数据的多模态token。
LLM知识的预训练：基于LLM预训练获得的世界知识和推理能力，MetaMorph可以在视觉生成过程中克服其他生成模型的常见失败模式。

MetaMorph项目地址

项目官网：https://tsb0601.github.io/metamorph/
arxiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.14164v1

MetaMorph应用场景

视觉理解和视觉生成：通过指令进行调优（VPiT）利用视觉问答数据集和无文本注释的纯图像和视频数据，预测多模态token。
知识提取与视觉token生成：MetaMorph可以从预训练的大型语言模型开始（LLM）在生成视觉token之前，提取知识并隐藏推理步骤。比如输入提示词“帝王斑蝶幼虫改变形态后的动物”，metamorph成功生成蝴蝶图像。
处理专业术语和语义问题：MetaMorph比CLIP、T5等文本嵌入模型更有效地处理专业术语和常见语义问题，如否定和主观性。
多模态生成推理：MetaMorph可以根据谜题提示生成图像，如“国家公园位于”。没有任何思维链，可以直接使用提示语言（CoT）提示语“生成谜题图片”。MetaMorph可以从需要多步推理的提示中生成正确的图像。
解决视觉谜题：MetaMorph可以解决需要隐藏推理的视觉谜题。例如，当回答“一种乐器通常由提出狭义相对论的科学家演奏”的问题时，模型需要隐藏地识别爱因斯坦，识别他的首选乐器是小提琴，直接生成正确的视觉标志。