MiniGPT-5: Interleaved Vision-and-Language Generation via Generative Vokens

📄 arXiv: 2310.02239v4 📥 PDF

作者: Kaizhi Zheng, Xuehai He, Xin Eric Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-10-03 (更新: 2025-12-09)

💡 一句话要点

提出MiniGPT-5以解决多模态生成中的图文一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态生成 生成性vokens 图文一致性 无描述生成 分类器引导 深度学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有多模态生成方法在图像与文本的同步生成上存在不足，导致生成内容的连贯性较差。
  2. 本文提出了一种基于生成性vokens的交错视觉与语言生成方法，采用两阶段训练策略以实现无描述生成。
  3. 实验结果表明，MiniGPT-5在多个多模态生成数据集上显著优于基线模型，提升幅度超过56%。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面展现出强大的能力，但图像与文本的同时生成仍然不够成熟。为此，本文提出了一种新颖的交错视觉与语言生成方法，核心在于“生成性vokens”的概念。这些vokens作为关键元素，促进了图像与文本的连贯输出。我们采用独特的两阶段训练策略，实现无描述的多模态生成，且无需对图像进行大量描述。通过无分类器引导的方式，增强生成图像与文本的对齐性，确保多模态交互的无缝和上下文相关性。MiniGPT-5在多模态生成数据集上表现出显著的提升，尤其在MMDialog和VIST数据集上，超过56%的案例中优于基线模型，显示出其在多样化基准上的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态生成中图像与文本之间的一致性问题。现有方法往往需要大量的图像描述，导致生成过程复杂且效果不佳。

核心思路：提出“生成性vokens”作为生成过程中的关键元素，通过交错生成的方式，减少对图像描述的依赖，从而实现更自然的图文生成。

技术框架：整体架构分为两个阶段：第一阶段为无描述的多模态生成，第二阶段通过无分类器引导增强生成内容的对齐性。主要模块包括生成性vokens的构建和图文生成网络。

关键创新：最重要的创新在于引入生成性vokens，这一概念使得图像与文本的生成过程更加连贯，与现有方法相比，减少了对图像描述的需求。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化图像与文本的对齐，同时在网络结构上进行了调整，以支持两阶段训练策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MiniGPT-5在多模态生成任务中表现优异，尤其在MMDialog和VIST数据集上，超过56%的案例中优于基线模型，展现出显著的性能提升，验证了其在多样化基准上的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动内容生成、虚拟现实和增强现实等场景。通过提升图文生成的连贯性，MiniGPT-5能够为用户提供更自然的交互体验，推动多模态技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

The effectiveness of Multimodal Large Language Models (MLLMs) demonstrates a profound capability in multimodal understanding. However, the simultaneous generation of images with coherent texts is still underdeveloped. Addressing this, we introduce a novel interleaved vision-and-language generation method, centered around the concept of ``generative vokens". These vokens serve as pivotal elements contributing to coherent image-text outputs. Our method is marked by a unique two-stage training strategy for description-free multimodal generation, which does not necessitate extensive descriptions of images. We integrate classifier-free guidance to enhance the alignment of generated images and texts, ensuring more seamless and contextually relevant multimodal interactions. Our model, MiniGPT-5, exhibits substantial improvement over the baseline models on multimodal generation datasets, including MMDialog and VIST. The human evaluation shows MiniGPT-5 is better than the baseline model on more than 56\% cases for multimodal generation, highlighting its efficacy across diverse benchmarks.