UniPixel

UniPixel – 香港理工联合腾讯推出的像素级多模态大模型

UniPixel，一项由香港理工大学与腾讯ARC Lab携手打造的开创性技术，正以前所未有的方式重塑我们对视觉信息的理解与互动。作为首个实现像素级精度的统一多模态大型模型，UniPixel将目光聚焦于图像和视频的深度洞察，并致力于实现流畅的交互体验。令人瞩目的是，它能够在单一模型架构内，精准驾驭对象指代、像素级分割以及区域推理这三大核心任务。通过其独创的“对象记忆机制”与一套全新的统一视觉编码体系，UniPixel得以对视频流中的目标进行前所未有的精准追踪与语读。

UniPixel：革新性的视觉语言理解模型

UniPixel的诞生，标志着多模态AI领域的一大飞跃。该模型整合了香港理工大学和腾讯ARC Lab的尖端研究成果，专注于图像与视频的精细化理解与交互。其核心能力在于，能够在同一个模型框架下，高效完成对象指代、像素级分割和区域推理等复杂任务。得益于其创新的“对象记忆机制”和统一的视觉编码方式，UniPixel能够实现对视频内容中目标的精确跟踪和语义层面的深入理解。该模型以Qwen2.5-VL为基础，支持点、框、掩码等多种交互方式，并在9项视觉任务的基准测试中，取得了超越拥有720亿参数的传统模型的优异成绩。更令人振奋的是，其代码和在线演示已向公众开放。UniPixel的关键突破在于将视觉分割与语言推理深度融合，有效解决了传统模型在处理复杂指代关系和动态区域理解方面的瓶颈。

UniPixel的核心功能亮点

• 像素级视觉语言的深度融合：UniPixel的核心优势在于其对像素级视觉语言理解的极致追求。它能够实现视觉信号与语言语义在像素层面的精确对齐，从而支持包括图像/视频分割、区域理解以及PixelQA任务在内的多种细粒度任务。
• 对象指代与分割的无缝集成：该模型巧妙地将对象指代与分割能力融为一体，能够根据视觉提示输入生成精确的对应掩码。在推理过程中，它还能基于这些中间的“指引”进行后续的精细化推理，实现像素级别的深度理解。
• 全方位的多任务支持：UniPixel在众多基准测试中表现卓越，涵盖了ReVOS推理分割基准、MeViS、Ref-YouTube-VOS、RefCOCO/+/g等数据集。此外，它还创新性地提出了PixelQA任务，要求模型在对象指代、分割和问答之间实现协同工作。
• 灵活多样的视觉提示处理能力：模型能够灵活应对各种视觉提示输入，并据此生成掩码进行推理。无论是单帧图像还是多帧视频，UniPixel都能实现对区域的深入理解，并支持基于掩码的问答交互。

UniPixel的技术原理解析

• 一体化框架设计：UniPixel采用了一种高度统一的框架，将对象指代和分割能力整合于一身，实现了从宏观场景理解到微观像素推理的跨越，为复杂的视觉推理任务奠定了坚实基础。
• 智能化的对象记忆库：模型内置了一个对象记忆库，能够存储从指代任务中提取的对象特征。这些信息为后续的分割和推理任务提供了宝贵的上下文线索，显著提升了模型在像素级任务上的表现。
• 循序渐进的多阶段训练策略：UniPixel的训练过程采用了预训练、指代任务微调以及分割任务微调的多阶段策略。这种方法能够逐步提升模型在像素级任务上的性能，使其更好地适应多样化的任务需求。
• 端到端的掩码生成机制：模型能够直接根据语言描述生成像素级的掩码，实现了语言与视觉信息的深度交融。这使得它能够胜任多种细粒度任务，例如图像/视频分割和区域理解。
• 敏锐的视觉提示响应能力：UniPixel能够灵活地处理视觉提示输入，并据此生成掩码进行推理。它支持单帧和多帧视频的区域理解，以及基于掩码的问答任务，能够适应各种不同的应用场景。
• 卓越的推理能力展现：在VideoRefer-Bench-Q问答任务中，UniPixel-7B模型取得了74.1%的准确率，其表现甚至超越了包括GPT-4o在内的多款强大基准模型，充分证明了其在复杂视觉推理任务中的强大实力。
• 全面的模型权重与数据集支持：项目方提供了UniPixel-3B和UniPixel-7B两个版本的模型权重，以及涵盖23个指代/分割/QA数据集的原始图像/视频和预处理标注。这些丰富的资源为研究人员和开发者提供了便利。
• 完善的训练与评估环境：代码库全面支持在23个数据集和基准测试上进行训练与评估。它支持灵活的硬件配置、高效的训练技术、自定义基础LLM和对话模板，并通过Tensorboard/Wandb提供训练过程的监控，极大地便利了用户的开发与优化过程。

UniPixel的广泛应用前景

• 精细化图像分割：UniPixel能够根据语言指令精确生成图像中特定对象的像素级掩码，为医学图像分析、自动驾驶中的目标分割等需要高精度分割的领域提供了强大的解决方案。
• 智能化视频分割：在视频处理领域，UniPixel实现了对视频中对象的实时分割，为视频编辑、安防监控以及增强现实等应用场景注入了新的活力。
• 深度区域理解：通过对语言描述的理解，UniPixel能够准确识别并分割视频中的特定区域，这在视频内容分析、智能监控系统以及视频会议背景分割等方面具有重要价值。
• 交互式问答能力：UniPixel支持PixelQA任务，能够结合语言描述与视觉信息进行精准问答，这在教育、智能客服和信息检索等领域展现出巨大的应用潜力。
• 自然的多模态交互：在需要融合视觉与语言信息进行交互的场景，如智能助手、虚拟现实和游戏开发等，UniPixel能够提供更加自然、流畅且精准的交互体验。
• 高效智能监控：在安全监控领域，UniPixel能够实时识别并分割监控视频中的特定对象或区域，显著提升了监控系统的智能化水平和效率。