UniData: Universal Multimodal Instruction Generation Pipeline

📄 arXiv: 2610.11363v1 📥 PDF

作者: Jiaqi Tang, Yi-Feng Wu, Yuting Zhang, Hao Lu, Bowen Fu, Qing-Guo Chen, Xiaogang Xu, Yuwei Hu, Shiyin Lu, Wei Wei, Lei Zhang, Zhao Xu, Weihua Luo, Qifeng Chen, Ying-Cong Chen

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-10-08

备注: Accepted by EMNLP 2026 Findings

💡 一句话要点

提出UniData以解决多模态指令生成的挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态指令生成 大型语言模型 数据集构建 用户需求扩展 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成高质量多模态指令数据集时，面临模态支持不足和多轮指令生成困难等挑战。
  2. UniData通过将用户需求扩展为多样化事件，并利用大型模型生成多轮多模态指令，提供了一种新的解决方案。
  3. 实验表明，UniData在数据质量上实现了SOTA性能，并提升了其他多模态模型的理解与生成能力。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在实际应用中越来越广泛，但高质量多模态指令数据集的创建仍面临巨大挑战。现有方法在模态支持和多轮指令生成方面存在局限。为此，本文提出了UniData，一个通用的指令生成管道，将简单的用户需求转化为多轮多模态指令。UniData首先将用户需求扩展为多个多样化事件，然后利用任意对任意的大模型进行多模态指令生成，最后通过纠正无关和冗余的推理流程来提升数据质量。为训练该管道，本文构建了包含20000条数据的UniDataset，涵盖九种模态。实验结果表明，UniData在数据质量上达到了SOTA性能，并能增强其他多模态模型的理解和生成能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成高质量多模态指令数据集的挑战，现有方法在模态支持和多轮指令生成方面存在明显不足。

核心思路：UniData通过将用户需求扩展为多样化事件，结合大型模型生成多轮指令，旨在提升生成的多样性和质量。

技术框架：UniData的整体架构包括三个主要阶段：首先扩展用户需求为多样化事件；其次利用任意对任意的大模型进行多模态指令生成；最后通过纠正推理流程来提升数据质量。

关键创新：UniData的核心创新在于其通用性和多轮生成能力，能够有效解决现有方法在模态支持和指令生成方面的局限。

关键设计：在设计中，UniData采用了特定的参数设置和损失函数，以确保生成的指令在多模态环境中的相关性和有效性。具体的网络结构和训练策略在论文中详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，UniData在数据质量方面达到了SOTA性能，相较于基线方法，生成的多模态指令的相关性和有效性显著提升，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

UniData的潜在应用领域包括智能助手、教育技术和人机交互等场景。其能够生成高质量的多模态指令，提升用户体验和系统的交互能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) are increasingly being applied in a wider range of real-world scenarios. However, due to the substantial labor cost, creating high-quality multimodal instruction datasets for MLLMs remains a significant challenge. Although some methods propose to generate instruction data, they often face limitations in modality support and struggle with generating multi-round instructions. To address these problems, we introduce UniData, a universal instruction generation pipeline, to transform simple user requirements into multi-round, multimodal instructions. Specifically, UniData first expands user requirements into multiple diverse events. Using these events, UniData then integrates an any-to-any large model for multimodal instruction generation. Finally, UniData enhances data quality by correcting irrelevant and redundant inference flow, leveraging correlations between instruction rounds. To train this pipeline, we also build UniDataset, a dataset comprising 20,000 entries across nine modalities for improved multimodal generation. Our experiments demonstrate that UniData achieves SOTA performance in data quality and can also enhance the understanding and generation capabilities of other multimodal models.