UGen: Unified Autoregressive Multimodal Model with Progressive Vocabulary Learning
作者: Hongxuan Tang, Hao Liu, Xinyan Xiao
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2025-03-27
💡 一句话要点
UGen：一种基于渐进式词汇学习的统一自回归多模态模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 统一模型 自回归模型 Transformer 渐进式学习 图像理解 图像生成
📋 核心要点
- 现有统一多模态模型在处理图像和文本等不同模态数据时，面临着模态差异大、训练困难等挑战。
- UGen提出渐进式词汇学习机制，逐步将视觉token ID融入训练，从而更有效地学习多模态数据的联合表示。
- 实验结果表明，UGen在多个文本和图像任务上取得了显著的性能提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为UGen的统一自回归多模态模型，该模型在文本处理、图像理解和图像生成任务中均表现出强大的性能。UGen将文本和图像转换为离散的token序列，并利用单个Transformer以自回归的方式统一生成它们。为了应对统一多模态学习相关的挑战，UGen采用了一种新颖的机制进行训练，即渐进式词汇学习。在此过程中，视觉token ID被逐步激活并集成到训练阶段，最终提高了统一多模态学习的有效性。在全面的文本和图像任务上的实验表明，与原始的统一自回归方法相比，UGen实现了13.3%的显著整体性能提升，并且在所有任务中都提供了与多个特定任务模型相比具有竞争力的结果。
🔬 方法详解
问题定义：现有统一多模态模型难以有效处理文本和图像等异构数据，主要痛点在于模态差异大，直接联合训练容易导致模型性能下降。如何设计一种能够有效融合不同模态信息的统一模型是一个关键问题。
核心思路：UGen的核心思路是将不同模态的数据（文本和图像）都转换为离散的token序列，然后利用一个统一的Transformer模型进行自回归生成。通过这种方式，可以将多模态学习问题转化为一个序列生成问题，从而简化模型设计和训练过程。渐进式词汇学习机制的引入是为了更好地处理视觉token，避免一开始就引入大量视觉信息导致训练不稳定。
技术框架：UGen的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 将文本数据进行分词处理，得到文本token序列；2) 将图像数据通过预训练的视觉tokenizer（例如VQ-VAE）转换为视觉token序列；3) 将文本token和视觉token拼接成一个统一的序列；4) 使用Transformer模型对该序列进行自回归生成训练。渐进式词汇学习体现在训练过程中，视觉token的词汇表不是一开始就全部激活，而是逐步增加，从少量到全部。
关键创新：UGen的关键创新在于渐进式词汇学习机制。与传统的统一多模态模型直接将所有模态的数据一起训练不同，UGen逐步引入视觉token，使得模型能够更好地适应视觉信息的加入，从而提高训练的稳定性和最终性能。这种方法避免了模型在训练初期就面临过大的学习难度，从而能够更好地学习多模态数据的联合表示。
关键设计：在渐进式词汇学习中，视觉token的激活比例是一个重要的超参数。论文中可能使用了线性或指数增长的方式来控制视觉token的激活比例。损失函数通常采用交叉熵损失，用于衡量模型预测token的准确性。Transformer模型的具体结构（层数、头数、隐藏层维度等）也会影响模型的性能，需要根据具体任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
UGen在多个文本和图像任务上取得了显著的性能提升。与原始的统一自回归方法相比，UGen实现了13.3%的整体性能提升。此外，UGen在图像生成任务上也取得了具有竞争力的结果，表明其具有强大的多模态生成能力。这些实验结果验证了渐进式词汇学习机制的有效性。
🎯 应用场景
UGen具有广泛的应用前景，例如跨模态信息检索、图像描述生成、视觉问答、多模态对话系统等。该模型能够理解和生成多种模态的数据，从而实现更智能的人机交互。未来，UGen可以应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域，提升智能化水平。
📄 摘要（原文）
We introduce UGen, a unified autoregressive multimodal model that demonstrates strong performance across text processing, image understanding, and image generation tasks simultaneously. UGen converts both texts and images into discrete token sequences and utilizes a single transformer to generate them uniformly in an autoregressive manner. To address the challenges associated with unified multimodal learning, UGen is trained using a novel mechanism, namely progressive vocabulary learning. In this process, visual token IDs are incrementally activated and integrated into the training phase, ultimately enhancing the effectiveness of unified multimodal learning. Experiments on comprehensive text and image tasks show that UGen achieves a significant overall performance improvement of 13.3% compared to the vanilla unified autoregressive method, and it also delivers competitive results across all tasks against several task-specific models.