Ming-Omni: A Unified Multimodal Model for Perception and Generation
作者: Inclusion AI, Biao Gong, Cheng Zou, Chuanyang Zheng, Chunluan Zhou, Canxiang Yan, Chunxiang Jin, Chunjie Shen, Dandan Zheng, Fudong Wang, Furong Xu, GuangMing Yao, Jun Zhou, Jingdong Chen, Jianxin Sun, Jiajia Liu, Jianjiang Zhu, Jun Peng, Kaixiang Ji, Kaiyou Song, Kaimeng Ren, Libin Wang, Lixiang Ru, Lele Xie, Longhua Tan, Lyuxin Xue, Lan Wang, Mochen Bai, Ning Gao, Pei Chen, Qingpei Guo, Qinglong Zhang, Qiang Xu, Rui Liu, Ruijie Xiong, Sirui Gao, Tinghao Liu, Taisong Li, Weilong Chai, Xinyu Xiao, Xiaomei Wang, Xiaoxue Chen, Xiao Lu, Xiaoyu Li, Xingning Dong, Xuzheng Yu, Yi Yuan, Yuting Gao, Yunxiao Sun, Yipeng Chen, Yifei Wu, Yongjie Lyu, Ziping Ma, Zipeng Feng, Zhijiang Fang, Zhihao Qiu, Ziyuan Huang, Zhengyu He
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2025-06-11
备注: 18 pages,8 figures
💡 一句话要点
提出Ming-Omni以解决多模态处理与生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态模型 语音生成 图像生成 上下文感知 统一框架 高效融合 开源模型
📋 核心要点
- 现有多模态模型在处理不同模态数据时通常需要多个模型，导致效率低下和资源浪费。
- Ming-Omni通过统一的框架和专用编码器，能够同时处理图像、文本、音频和视频，简化了多模态任务的执行。
- 实验结果显示，Ming-Omni在多模态生成任务中表现优异，尤其在语音和图像生成方面具有显著提升。
📝 摘要（中文）
我们提出了Ming-Omni，一个统一的多模态模型，能够处理图像、文本、音频和视频，并在语音和图像生成方面表现出色。Ming-Omni采用专用编码器从不同模态中提取标记，随后通过配备新提出的模态特定路由器的MoE架构Ling进行处理。这一设计使得单一模型能够高效处理和融合多模态输入，支持多种任务而无需单独模型、任务特定微调或结构重设计。Ming-Omni超越了传统多模态模型，支持音频和图像生成，集成了先进的音频解码器和高质量图像生成模块，能够进行上下文感知聊天、文本转语音和多样化图像编辑。实验结果表明，Ming-Omni为统一感知和生成提供了强有力的解决方案。值得注意的是，Ming-Omni是我们所知的第一个在模态支持上与GPT-4o相匹配的开源模型，我们发布了所有代码和模型权重，以鼓励社区进一步研究和开发。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有多模态模型在处理和生成多种模态数据时的效率低下和复杂性问题。现有方法通常需要多个专用模型，导致资源浪费和维护困难。
核心思路：Ming-Omni的核心思路是通过一个统一的多模态模型来处理不同类型的数据，采用专用编码器提取特征，并通过MoE架构进行高效融合。这种设计使得模型能够在不需要额外微调的情况下，支持多种任务。
技术框架：Ming-Omni的整体架构包括多个专用编码器用于不同模态的输入，随后通过Ling模块进行处理。Ling模块采用了新提出的模态特定路由器，能够根据输入的模态动态选择处理路径，从而实现高效的多模态融合。
关键创新：Ming-Omni的主要创新在于其统一的多模态处理能力，尤其是音频和图像生成的集成。这使得模型不仅能进行传统的文本处理，还能进行上下文感知的聊天和多样化的图像编辑，超越了现有的多模态模型。
关键设计：在技术细节上，Ming-Omni采用了先进的音频解码器以生成自然的语音，并结合Ming-Lite-Uni进行高质量图像生成。模型的损失函数和参数设置经过精心设计，以确保在多模态任务中实现最佳性能。
📊 实验亮点
实验结果显示，Ming-Omni在多模态生成任务中表现卓越，尤其在语音生成和图像生成方面，与现有基线模型相比，性能提升显著。具体而言，Ming-Omni在生成自然语音的准确性和图像质量上均达到了新的高度，展示了其强大的多模态处理能力。
🎯 应用场景
Ming-Omni的潜在应用场景包括智能助手、内容创作、教育培训等领域。其统一的多模态处理能力使得用户能够在不同类型的数据之间无缝切换，提升了交互体验和工作效率。未来，Ming-Omni有望在更多实际应用中发挥重要作用，推动多模态技术的发展。
📄 摘要（原文）
We propose Ming-Omni, a unified multimodal model capable of processing images, text, audio, and video, while demonstrating strong proficiency in both speech and image generation. Ming-Omni employs dedicated encoders to extract tokens from different modalities, which are then processed by Ling, an MoE architecture equipped with newly proposed modality-specific routers. This design enables a single model to efficiently process and fuse multimodal inputs within a unified framework, thereby facilitating diverse tasks without requiring separate models, task-specific fine-tuning, or structural redesign. Importantly, Ming-Omni extends beyond conventional multimodal models by supporting audio and image generation. This is achieved through the integration of an advanced audio decoder for natural-sounding speech and Ming-Lite-Uni for high-quality image generation, which also allow the model to engage in context-aware chatting, perform text-to-speech conversion, and conduct versatile image editing. Our experimental results showcase Ming-Omni offers a powerful solution for unified perception and generation across all modalities. Notably, our proposed Ming-Omni is the first open-source model we are aware of to match GPT-4o in modality support, and we release all code and model weights to encourage further research and development in the community.