Auto-Encoding Morph-Tokens for Multimodal LLM

📄 arXiv: 2405.01926v1 📥 PDF

作者: Kaihang Pan, Siliang Tang, Juncheng Li, Zhaoyu Fan, Wei Chow, Shuicheng Yan, Tat-Seng Chua, Yueting Zhuang, Hanwang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-03

备注: Accepted by ICML 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Auto-Encoding Morph-Tokens，解决多模态LLM视觉理解与生成间的冲突。

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

关键词: 多模态学习 大型语言模型 视觉理解 视觉生成 Auto-Encoding 视觉Token化 图像重建

📋 核心要点

  1. 多模态LLM在视觉理解和生成间存在目标冲突，理解需要抽象视觉信息，而生成需要尽可能保留。
  2. 提出Auto-Encoding Morph-Tokens，将图像编码为兼顾理解和生成的视觉提示，缓解目标冲突。
  3. 实验结果表明，该方法在多模态理解和生成任务上均取得了新的SOTA性能。

📝 摘要（中文）

多模态LLM面临着视觉理解（文本输出）和视觉生成（图像输出）协同的挑战。这是由于存在一个冲突的目标：对于理解，MLLM需要抽象视觉信息；对于生成，它需要尽可能地保留视觉信息。因此，这对视觉tokens来说是一个两难困境。为了解决这个冲突，我们提出将图像编码为morph-tokens，以实现双重目的：对于理解，它们作为视觉提示，指导MLLM生成文本；对于生成，它们承担不同的、非冲突的角色，作为完整的视觉tokens用于图像重建，其中缺失的视觉线索由MLLM恢复。大量实验表明，morph-tokens可以同时实现多模态理解和生成的新SOTA。我们的项目可在https://github.com/DCDmllm/MorphTokens上找到。

🔬 方法详解

问题定义：多模态LLM在处理视觉信息时，面临着理解和生成之间的固有矛盾。为了进行视觉理解（例如，图像描述），模型需要抽象图像中的关键信息，忽略不相关的细节。然而，为了进行视觉生成（例如，图像重建），模型又需要尽可能地保留原始图像的全部信息。现有的视觉token化方法难以同时满足这两个需求，导致模型在理解和生成任务上的性能难以兼顾。

核心思路：论文的核心思路是将图像编码成一种新的token表示，称为“morph-tokens”。这种表示形式旨在同时服务于理解和生成两个目标。对于理解，morph-tokens作为视觉提示，引导LLM生成文本描述。对于生成，morph-tokens作为完整的视觉tokens，用于图像重建，并允许LLM恢复缺失的视觉线索。通过这种方式，morph-tokens试图解决视觉信息在理解和生成之间的冲突。

技术框架：整体框架包含一个Auto-Encoder结构，用于将图像编码为morph-tokens，以及一个多模态LLM，用于利用morph-tokens进行理解和生成任务。具体流程如下：1) 使用Auto-Encoder将输入图像编码为morph-tokens。2) 对于理解任务，将morph-tokens作为视觉提示输入LLM，生成文本描述。3) 对于生成任务，将morph-tokens输入LLM，LLM负责重建原始图像。整个框架通过联合训练，使得morph-tokens能够同时优化理解和生成性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了morph-tokens的概念，并设计了一个Auto-Encoder结构来生成这种token表示。与传统的视觉token化方法不同，morph-tokens旨在同时服务于理解和生成两个目标，从而缓解了多模态LLM在视觉信息处理上的固有冲突。这种双重目的的token表示是该论文的核心创新点。

关键设计：Auto-Encoder的具体结构未知，但可以推测其包含一个编码器和一个解码器。编码器负责将图像编码为morph-tokens，解码器负责从morph-tokens重建图像。损失函数可能包含两部分：一部分是理解任务的损失（例如，文本描述的交叉熵损失），另一部分是生成任务的损失（例如，图像重建的均方误差损失）。通过联合优化这两个损失函数，可以使得morph-tokens能够同时优化理解和生成性能。具体的网络结构和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的morph-tokens方法在多模态理解和生成任务上均取得了新的SOTA性能。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出该方法能够同时提升理解和生成能力，表明其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种多模态任务，例如图像描述、视觉问答、图像生成等。在实际应用中，可以利用morph-tokens提升多模态LLM在这些任务上的性能，从而改善人机交互体验，并为智能视觉应用提供更强大的技术支持。未来，该方法有望扩展到更多模态的数据处理，例如视频、音频等。

📄 摘要（原文）

For multimodal LLMs, the synergy of visual comprehension (textual output) and generation (visual output) presents an ongoing challenge. This is due to a conflicting objective: for comprehension, an MLLM needs to abstract the visuals; for generation, it needs to preserve the visuals as much as possible. Thus, the objective is a dilemma for visual-tokens. To resolve the conflict, we propose encoding images into morph-tokens to serve a dual purpose: for comprehension, they act as visual prompts instructing MLLM to generate texts; for generation, they take on a different, non-conflicting role as complete visual-tokens for image reconstruction, where the missing visual cues are recovered by the MLLM. Extensive experiments show that morph-tokens can achieve a new SOTA for multimodal comprehension and generation simultaneously. Our project is available at https://github.com/DCDmllm/MorphTokens.