Towards the Unification of Generative and Discriminative Visual Foundation Model: A Survey

📄 arXiv: 2312.10163v1 📥 PDF

作者: Xu Liu, Tong Zhou, Yuanxin Wang, Yuping Wang, Qinjingwen Cao, Weizhi Du, Yonghuan Yang, Junjun He, Yu Qiao, Yiqing Shen

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

视觉基础模型统一生成与判别能力综述：探索未来发展方向

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

关键词: 视觉基础模型 生成模型 判别模型 预训练 零样本学习 图像生成 图像分割

📋 核心要点

  1. 现有视觉模型在泛化能力和零样本学习方面存在挑战，难以适应复杂多变的任务需求。
  2. 视觉基础模型通过大规模数据集预训练，旨在提升模型的鲁棒性和零样本泛化能力，实现生成与判别任务的统一。
  3. 本文回顾了视觉基础模型在生成式（文本到图像）和判别式（图像分割）任务上的进展，并探讨了未来发展方向。

📝 摘要（中文）

本文综述了视觉基础模型（VFMs）的发展，重点关注其在生成任务（如文本到图像合成）和判别任务（如图像分割）中的可扩展性和能力。尽管生成模型和判别模型在历史上发展路径不同，但本文全面考察了VFMs在两个领域取得的最新进展，阐明了它们的起源、突破和关键方法。此外，本文还整理并讨论了促进VFM开发的广泛资源，并提出了未来研究的挑战。一个关键的未来方向是生成和判别范式的融合，生成模型在判别环境中的应用是这种融合的早期阶段。本综述旨在为学者和从业者提供关于VFMs的最新信息，并阐明其多方面的应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：当前计算机视觉领域面临着模型泛化能力不足的问题，尤其是在面对未见过的数据或任务时。传统的生成模型和判别模型通常独立发展，缺乏统一的框架来同时处理生成和判别任务。因此，如何构建一个既能进行图像生成，又能进行图像理解的通用视觉模型是一个重要的挑战。

核心思路：本文的核心思路是探讨如何将生成模型和判别模型统一到视觉基础模型（VFMs）中。通过大规模数据集的预训练，VFMs能够学习到丰富的视觉知识，从而在各种生成和判别任务中表现出色。这种统一的框架旨在克服传统模型的局限性，实现更强的泛化能力和零样本学习能力。

技术框架：本文主要通过综述的方式，梳理了VFMs的发展历程，并将其分为生成式和判别式两个主要方向。文章分析了各个方向的代表性模型和方法，并探讨了它们之间的联系和区别。此外，文章还讨论了VFMs的训练数据、模型架构和评估指标等方面。

关键创新：本文的创新之处在于对VFMs的生成和判别能力进行了统一的分析和总结，并指出了未来研究的一个重要方向：生成和判别范式的融合。文章强调了生成模型在判别任务中的应用潜力，并认为这是实现更通用视觉模型的重要一步。

关键设计：本文主要关注对现有文献的梳理和总结，并没有提出新的模型或算法。文章讨论了各种VFMs的关键设计，包括Transformer架构、对比学习、生成对抗网络（GANs）等。此外，文章还强调了大规模数据集在VFMs训练中的重要性，并讨论了如何选择和处理这些数据。

📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，主要亮点在于对现有视觉基础模型进行了全面的梳理和分析，并指出了未来研究方向。文章总结了VFMs在生成和判别任务上的进展，并强调了生成模型在判别任务中的应用潜力。虽然没有提供具体的性能数据，但文章为研究人员提供了一个了解VFMs发展现状和未来趋势的良好起点。

🎯 应用场景

视觉基础模型在图像生成、图像编辑、图像分割、目标检测等领域具有广泛的应用前景。它们可以用于自动生成逼真的图像，辅助图像编辑任务，提高图像分割和目标检测的精度。此外，VFMs还可以应用于自动驾驶、医疗影像分析、机器人视觉等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The advent of foundation models, which are pre-trained on vast datasets, has ushered in a new era of computer vision, characterized by their robustness and remarkable zero-shot generalization capabilities. Mirroring the transformative impact of foundation models like large language models (LLMs) in natural language processing, visual foundation models (VFMs) have become a catalyst for groundbreaking developments in computer vision. This review paper delineates the pivotal trajectories of VFMs, emphasizing their scalability and proficiency in generative tasks such as text-to-image synthesis, as well as their adeptness in discriminative tasks including image segmentation. While generative and discriminative models have historically charted distinct paths, we undertake a comprehensive examination of the recent strides made by VFMs in both domains, elucidating their origins, seminal breakthroughs, and pivotal methodologies. Additionally, we collate and discuss the extensive resources that facilitate the development of VFMs and address the challenges that pave the way for future research endeavors. A crucial direction for forthcoming innovation is the amalgamation of generative and discriminative paradigms. The nascent application of generative models within discriminative contexts signifies the early stages of this confluence. This survey aspires to be a contemporary compendium for scholars and practitioners alike, charting the course of VFMs and illuminating their multifaceted landscape.