Towards Multi-Task Multi-Modal Models: A Video Generative Perspective
作者: Lijun Yu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM
发布日期: 2024-05-26
备注: PhD thesis
💡 一句话要点
提出多任务多模态视频生成模型，在高保真视频合成与理解方面超越现有方法。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成 多模态学习 Transformer 视频压缩 时空建模
📋 核心要点
- 现有视频生成模型在高维视觉数据处理和生成质量上存在挑战，难以实现高保真和多任务处理。
- 论文提出一种多任务多模态视频生成框架，通过学习简洁的潜在表示和设计新型Tokenizer来提升生成质量。
- 实验结果表明，该模型在视频生成质量、压缩效率和多模态理解方面均优于现有方法，包括扩散模型和行业编解码器。
📝 摘要（中文）
本文致力于构建多任务模型，用于在不同条件下生成视频和其他模态数据，并应用于理解和压缩任务。研究重点在于学习简洁而准确的视觉数据潜在表示。论文提出了视频原生的时空Tokenizer，以保持高保真度。此外，还提出了一种在视觉观察和可解释的词汇术语之间进行双向映射的新方法。可扩展的视觉Token表示被证明在生成、压缩和理解任务中均有效。该研究首次实现了语言模型在视觉合成方面超越扩散模型，以及视频Tokenizer优于行业标准编解码器。在多模态潜在空间中，研究了多任务生成模型的设计。掩码多任务Transformer在视频生成的质量、效率和灵活性方面表现出色。研究还实现了仅在文本上训练的冻结语言模型生成视觉内容。最后，构建了一个可扩展的生成多模态Transformer，从头开始训练，能够在各种条件下生成包含高保真运动和相应音频的视频。研究表明，集成多个任务、构建高保真潜在表示以及生成多个模态的有效性，并为未来探索非文本数据生成以及实现跨各种媒体形式的实时交互体验提供了潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频生成模型面临高维视觉数据处理的挑战，难以在保证生成质量的同时实现多任务处理。现有方法，如扩散模型，计算成本高昂，且难以有效利用文本等其他模态的信息。行业标准编解码器虽然压缩效率高，但在生成任务中缺乏灵活性和可控性。
核心思路：论文的核心思路是学习一种简洁而高保真的视频潜在表示，并在此基础上构建多任务多模态生成模型。通过设计视频原生的时空Tokenizer，将高维视频数据压缩到低维潜在空间，同时保留关键的时空信息。利用Transformer架构，实现多任务学习和跨模态融合，从而提升视频生成的质量、效率和灵活性。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 视频Tokenizer：将原始视频帧序列编码为离散的Token序列，实现高保真压缩。2) 多任务Transformer：基于Token序列，执行视频生成、压缩和理解等多个任务。3) 解码器：将Token序列解码为视频帧序列或其他模态数据。该框架支持多种输入条件，如文本描述、音频信号等，实现条件视频生成。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了视频原生的时空Tokenizer，能够有效压缩视频数据，同时保留关键的时空信息。2) 设计了掩码多任务Transformer，能够同时处理多个任务，并实现跨模态融合。3) 首次实现了语言模型在视觉合成方面超越扩散模型，以及视频Tokenizer优于行业标准编解码器。
关键设计：在Tokenizer设计中，采用了空间和时间两个维度的量化策略，以捕捉视频中的运动信息。在Transformer架构中，使用了掩码机制，以实现多任务学习。损失函数包括重构损失、对抗损失和跨模态对齐损失，以保证生成视频的质量和一致性。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究首次实现了语言模型在视觉合成方面超越扩散模型，并在视频Tokenizer性能上超越了行业标准编解码器。具体性能数据和提升幅度在摘要中未详细说明，属于未知信息。研究表明，所提出的多任务Transformer在视频生成的质量、效率和灵活性方面表现出色。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频编辑、游戏开发、虚拟现实、智能监控等领域。例如，可以根据文本描述生成高质量视频，实现智能视频剪辑和内容创作。在游戏开发中，可以生成逼真的游戏场景和角色动画。在虚拟现实中，可以提供沉浸式的视觉体验。在智能监控中，可以实现异常行为检测和视频内容分析。
📄 摘要（原文）
Advancements in language foundation models have primarily fueled the recent surge in artificial intelligence. In contrast, generative learning of non-textual modalities, especially videos, significantly trails behind language modeling. This thesis chronicles our endeavor to build multi-task models for generating videos and other modalities under diverse conditions, as well as for understanding and compression applications. Given the high dimensionality of visual data, we pursue concise and accurate latent representations. Our video-native spatial-temporal tokenizers preserve high fidelity. We unveil a novel approach to mapping bidirectionally between visual observation and interpretable lexical terms. Furthermore, our scalable visual token representation proves beneficial across generation, compression, and understanding tasks. This achievement marks the first instances of language models surpassing diffusion models in visual synthesis and a video tokenizer outperforming industry-standard codecs. Within these multi-modal latent spaces, we study the design of multi-task generative models. Our masked multi-task transformer excels at the quality, efficiency, and flexibility of video generation. We enable a frozen language model, trained solely on text, to generate visual content. Finally, we build a scalable generative multi-modal transformer trained from scratch, enabling the generation of videos containing high-fidelity motion with the corresponding audio given diverse conditions. Throughout the course, we have shown the effectiveness of integrating multiple tasks, crafting high-fidelity latent representation, and generating multiple modalities. This work suggests intriguing potential for future exploration in generating non-textual data and enabling real-time, interactive experiences across various media forms.