Ovis-U1

Ovis-U1 – 阿里推出的多模态统一模型

Ovis-U1，由阿里巴巴集团Ovis团队精心打造，是一款集多模态理解、文本到图像生成和图像编辑于一身的统一模型。它拥有30亿参数，凭借先进的架构和协同统一训练方法，能够创作出高质量的图像，并实现高效的文本视觉交互。

Ovis-U1：开启视觉与文本的对话

Ovis-U1，作为一款多模态统一模型，是阿里巴巴集团Ovis团队的匠心之作。它不仅拥有30亿参数的强大实力，更融合了多模态理解、文本到图像生成和图像编辑三大核心功能。它采用前沿的架构设计和协同统一的训练方法，以实现高保真图像合成和便捷的文本视觉交互。 Ovis-U1在多项学术基准测试中均名列前茅，展现出卓越的泛化能力和出色的性能表现。

Ovis-U1的核心功能：

多模态理解： 深度解读复杂的视觉场景与文本信息，能够对图像进行提问并给出答案，执行视觉问答（VQA）任务，并生成图像描述。
文本到图像生成： 根据文字描述，创作出高质量、风格多样、场景复杂的图像作品。
图像编辑： 依据文本指令，对图像进行精准编辑，包括添加、调整、替换、删除图像元素，以及风格转换等。

探索Ovis-U1的技术奥秘：

架构设计：
- 视觉解码器（Visual Decoder）： 采用基于扩散的Transformer架构（MMDiT），从文本嵌入中生成高质量图像。
- 双向令牌细化器（Bidirectional Token Refiner）： 增强文本与视觉嵌入的交互，从而提升文本到图像合成和图像编辑的性能。
- 视觉编码器（Visual Encoder）： 采用预训练的视觉编码器（如Aimv2-large-patch14-448），进行微调，以适应多模态任务。
- 适配器（Adapter）： 连接视觉编码器和多模态大语言模型（MLLM），实现视觉和文本嵌入的对齐。
- 多模态大语言模型（MLLM）： 作为模型的核心，处理文本和视觉信息，支持多种多模态任务。
统一训练方法： Ovis-U1在多模态理解、文本到图像生成和图像编辑任务上同时进行训练，通过共享知识来提升模型的泛化能力。训练过程分为六个阶段，逐步优化模型在不同任务上的表现。每个阶段都有特定的任务和训练目标，以逐步提升模型的多模态能力。
数据构成：
- 多模态理解数据： 包含公开数据集（如COYO、Wukong、Laion、ShareGPT4V、CC3M）以及内部开发的数据。
- 文本到图像生成数据： 采用Laion5B数据集和JourneyDB数据集，基于预训练模型生成详细的图像描述。
- 图像+文本到图像生成数据： 涵盖图像编辑、参考图像驱动的图像生成、像素级控制的图像生成等多种任务的数据。
性能优化： 在图像编辑任务中，通过调整文本和图像的引导系数（CFG），实现对编辑指令的精确控制。利用OpenCompass、GenEval、DPG-Bench、ImgEdit-Bench、GEdit-Bench-EN等多个基准测试，全面评估模型的多模态能力。

产品官网：

您可以通过以下链接访问Ovis-U1的相关资源：

GitHub仓库： https://github.com/AIDC-AI/Ovis-U1
HuggingFace模型库： https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-U1-3B
技术论文： https://github.com/AIDC-AI/Ovis_U1/blob/main/docs/Ovis_U1_Report.pdf
在线体验Demo： https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-U1-3B

Ovis-U1的应用场景：

内容创作： Ovis-U1能够根据文本描述生成高质量图像和视频帧序列，为艺术家和视频编辑人员提供高效的创意辅助，显著提升创作效率。
广告与营销： 模型能够依据产品特点和目标受众描述，生成极具吸引力的广告图像与宣传海报，为社交媒体营销创作图片和视频内容，助力品牌提升传播效果，吸引更多用户关注。
游戏开发： Ovis-U1可以根据游戏背景和角色描述生成游戏场景、角色及道具图像，为游戏设计提供创意灵感和初步素材。
建筑设计： Ovis-U1根据建筑风格和周边环境描述，生成建筑概念图及室内场景和家具布置图像，帮助客户快速理解设计意图，辅助设计师高效展示设计方案，提高设计沟通效率。
科学研究： 模型能够生成复杂科学现象和数据的可视化图像及实验场景和设备图像，帮助研究人员更好地理解和展示研究成果。