MetaMorph

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是一个先进的多模态大模型（MLLM），通过指令微调（Instruction Tuning）实现视觉理解与生成。其独特的Visual-Predictive Instruction Tuning（VPiT）方法使得预训练的大型语言模型（LLM）能够迅速转变为一个统一的自回归模型，生成文本和视觉token。MetaMorph在视觉理解与生成的各项基准测试中表现出色，能够有效利用LLM预训练中积累的世界知识和推理能力，从而克服其他生成模型常见的缺陷。研究表明，LLM具备强大的“先验”视觉能力，这些能力可以通过相对简单的指令调整高效适应于视觉任务。

MetaMorph的主要功能

• 多模态理解与生成：MetaMorph运用VPiT技术，使得预训练的LLM迅速转变为统一的自回归模型，支持文本和视觉token的生成，进而实现多模态的理解与生成。
• 卓越的视觉生成能力：依托LLM预训练所获得的知识和推理能力，MetaMorph在视觉生成领域表现优异，有效克服其他生成模型的常见问题。
• 隐式推理执行：在生成视觉token之前，MetaMorph能够隐式执行推理步骤，如根据提示生成相应的图像。
• 专业术语处理能力：与文本嵌入模型CLIP和T5相比，MetaMorph在处理专业术语方面表现更为出色，能够生成准确的视觉标记。
• 统一建模方法：MetaMorph展示了一种统一的建模方法，充分利用LLM的强大功能，从预训练中提取丰富的知识。
• 竞争优势表现：在视觉理解与生成的基准测试中，MetaMorph表现优于其他统一模型，展现出强劲的竞争力。

MetaMorph的技术原理

• Visual-Predictive Instruction Tuning (VPiT)：这是一种简洁而高效的视觉指令调优方法，使得预训练的LLM能够迅速转变为自回归模型，生成文本与视觉token。
• 多模态token预测：VPiT指导LLM从格式化的图像与文本数据中预测离散的文本标记及连续的视觉标记。
• 视觉生成与理解的联系：研究表明，视觉生成能力自然促进了视觉理解的提高，并且可以通过少量生成数据有效解锁。
• 理解与生成的不对称性：理解和生成视觉token的能力相互关联但不对称，增加理解类数据更能有效提升视觉理解和生成表现，而生成数据的增加对理解提升的效果较小。
• 统一模型训练：基于上述发现，MetaMorph使用VPiT进行多模态token的预测，训练数据来源广泛，包括视觉问答数据集及无文本标注的纯图像和视频数据。
• 预训练LLM的知识应用：MetaMorph能够利用从LLM预训练中获得的世界知识和推理能力，有效克服其他生成模型的局限。

MetaMorph的项目地址

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

MetaMorph的应用场景

• 视觉理解与生成：通过VPiT预测多模态token，利用多种数据源，包括视觉问答数据集和无文本标注的图像及视频数据。
• 知识提取与视觉token生成：MetaMorph可从预训练的大型语言模型中提取知识，并在生成视觉token前隐式执行推理步骤。例如，输入提示“斑蝶幼虫转变形态后的动物”，MetaMorph能够成功生成蝴蝶的图像。
• 专业术语与语义难题处理：相较于CLIP和T5等文本嵌入模型，MetaMorph在处理专业术语及语义难题（如否定和主观性）方面更为高效。
• 多模态生成推理：MetaMorph能依据提示生成图像，如“国家公园位于”。可以直接使用提示，而无需任何思维链提示，准确生成需要多步推理的图像。
• 解决视觉谜题：MetaMorph能够解决隐含推理的视觉谜题，例如在回答“一种乐器，这种乐器通常由提出狭义相对论的科学家演奏”时，模型需隐式识别爱因斯坦并生成他所演奏的小提琴的图像。