UniToken

UniToken – 复旦联合美团等机构推出的统一视觉编码框架

UniToken 是一种创新的自回归生成模型，专为多模态理解与生成任务而设计。它通过结合离散与连续的视觉表示，构建了一种统一的视觉编码框架，能够同时捕捉图像的高级语义与低级细节。这使得 UniToken 可以无缝地支持视觉理解与图像生成任务，为各种应用提供丰富的信息。

UniToken是什么

UniToken 是一种前沿的自回归生成模型，旨在满足多模态理解与生成的需求。通过结合离散和连续的视觉表示，UniToken 构建了一种统一的视觉编码框架，能够同时捕捉图像的高级语义与细节。这一特性使得 UniToken 可以高效地完成视觉理解与图像生成任务，提供多维度的信息支持。

UniToken的主要功能

• 图文理解：UniToken 能够高效处理图文理解任务，如图像字幕生成和视觉问答（VQA）。
• 图像生成：UniToken 支持高质量的图像生成，包括根据文本描述创建图像、图像编辑以及故事生成等功能。
• 多模态对话：在多模态对话场景中，UniToken 可以基于输入的文本和图像信息生成自然的语言回复，支持更复杂的交互任务，例如解释图像内容或根据图像和文本指令生成新图像。
• 复杂指令执行：通过指令强化微调，UniToken 能够更好地理解和执行复杂的多模态指令，例如在给定文本描述和图像的情况下生成特定布局的图像。
• 细粒度视觉任务：借助 AnyRes 和 ViT 端到端微调等技术，UniToken 能够处理高分辨率图像，增强对图像细节的感知能力，适用于高精度视觉处理需求。
• 任务通用性：UniToken 能够无缝整合多种多模态理解与生成任务，支持图文理解、图像生成、图像编辑、故事生成等多样化的复杂任务，展现出卓越的通用生成能力。

UniToken的技术原理

• 统一视觉编码：UniToken 采用连续与离散双编码器，结合 VQ-GAN 的离散编码和 SigLIP 的连续表征，生成同时具备高级语义和细节的视觉编码，为多模态大模型提供全面的视觉信息。
• 多阶段训练
  • 视觉语义空间对齐：基于 Chameleon 作为基础，将语言模型（LLM）冻结，仅训练 SigLIP ViT 和 Adapter，使连续视觉编码与语言空间实现对齐。
  • 多任务联合训练：在大规模图文理解与图像生成数据集上进行联合训练，通过控制数据比例，平衡提升模型在理解和生成任务上的表现。
  • 指令强化微调：引入高质量的多模态对话和精细化图像生成数据，进一步提升模型对复杂指令的执行能力。
• 细粒度视觉增强：UniToken 支持 AnyRes 和 ViT 端到端微调等先进技术，提升对高分辨率图像的细粒度感知能力，同时避免模型崩溃，适应多种任务场景。

UniToken的项目地址

• Github仓库：https://github.com/SxJyJay/UniToken
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.04423

UniToken的应用场景

• 内容创作与设计：UniToken 能根据文本描述生成高质量的图像，帮助设计师快速生成创意草图或概念图，从而节省设计时间和精力。
• 智能客服与虚拟助手：在多模态对话场景中，UniToken 能够理解用户输入的文本与图像信息，并生成自然语言回复。
• 教育与学习：UniToken 可用于教育领域，帮助学生更好地理解复杂概念。例如，通过生成与科学实验、历史或文学作品相关的图像，UniToken 可增强学生的视觉记忆与理解能力。
• 医疗与健康：在医疗领域，UniToken 可用于生成医学图像或解释医学影像，提升诊断的准确性。
• 自动驾驶与交通管理：UniToken 可应用于自动驾驶场景中的视觉问答（VQA）任务。例如，车辆实时上传道路图像，UniToken 生成有关路况和交通标志的信息自然语言描述，辅助自动驾驶系统做出更精准的决策。

常见问题

• UniToken的适用领域有哪些？ UniToken 可广泛应用于内容创作、智能客服、教育、医疗以及自动驾驶等多个领域。
• 如何获取UniToken？ 用户可以通过访问 UniToken 的 GitHub 仓库和 arXiv 论文获取更多技术细节和使用指南。
• UniToken是否支持多语言？ 是的，UniToken 能够处理多种语言的输入，并生成相应的文本输出。