Everything is a Video: Unifying Modalities through Next-Frame Prediction
作者: G. Thomas Hudson, Dean Slack, Thomas Winterbottom, Jamie Sterling, Chenghao Xiao, Junjie Shentu, Noura Al Moubayed
分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-11-15 (更新: 2025-07-28)
备注: 10 pages, 10 figures
💡 一句话要点
提出基于下一帧预测的多模态统一框架，简化跨模态学习任务。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 下一帧预测 任务重构 视频预测模型 跨模态融合
📋 核心要点
- 传统多模态学习依赖模态特定编码器和后期融合，缺乏灵活性和可扩展性，难以适应新任务。
- 论文提出将多模态任务重构为统一的下一帧预测问题，用单个模型处理不同模态，无需特定组件。
- 实验证明该模型在文本、图像、视频和音频等多种模态任务上表现良好，具有良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
多模态学习对于视觉问答、跨模态检索和字幕生成等复杂任务至关重要。传统方法依赖于模态特定的编码器和后期融合技术，限制了其在适应新任务或模态时的可扩展性和灵活性。为了解决这些局限性，我们引入了一种新颖的框架，将任务重构的概念从自然语言处理扩展到多模态学习。我们提出将各种多模态任务转化为统一的下一帧预测问题，使单个模型能够处理不同的模态，而无需模态特定的组件。该方法将所有输入和输出视为视频中的连续帧，从而实现模态的无缝集成和跨任务的有效知识迁移。我们的方法在一系列任务上进行了评估，包括文本到文本、图像到文本、视频到视频、视频到文本和音频到文本，证明了该模型在最小适应下跨模态泛化的能力。我们表明，任务重构可以显著简化各种任务中的多模态模型设计，为更通用的多模态基础模型奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在处理多模态任务时，通常需要针对每种模态设计特定的编码器，并且采用后期融合的方式进行信息整合。这种方式不仅增加了模型的复杂性，也限制了模型在不同模态和任务之间的泛化能力。因此，如何设计一个通用的多模态学习框架，能够高效地处理各种模态和任务，是当前面临的一个重要挑战。
核心思路：论文的核心思路是将各种多模态任务统一转化为下一帧预测问题。具体来说，就是将不同模态的输入（例如文本、图像、音频）以及任务目标（例如生成文本描述、预测视频内容）都表示为视频帧序列，然后训练一个模型来预测序列中的下一帧。通过这种方式，不同模态的信息可以自然地融合在一起，并且可以使用相同的模型架构来处理不同的任务。
技术框架：整体框架包含一个统一的视频预测模型。对于不同的多模态任务，首先将输入和输出都编码成视频帧序列。然后，将这些帧序列输入到视频预测模型中，模型预测下一帧。通过迭代地预测下一帧，可以生成完整的输出序列。例如，在文本到图像的任务中，首先将文本描述编码成一系列帧，然后模型预测一系列图像帧，这些帧可以解码成最终的图像。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将多模态学习问题转化为一个统一的下一帧预测问题。与传统方法相比，该方法不需要针对每种模态设计特定的编码器，而是使用一个通用的视频预测模型来处理所有模态。这种方法不仅简化了模型的设计，也提高了模型在不同模态和任务之间的泛化能力。
关键设计：论文中使用了Transformer架构作为视频预测模型的基础。具体来说，使用了3D Transformer来处理视频帧序列。损失函数使用了标准的交叉熵损失函数，用于衡量预测帧和真实帧之间的差异。在训练过程中，使用了teacher forcing技术来加速模型的收敛。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个多模态任务上进行了实验，包括文本到文本、图像到文本、视频到视频、视频到文本和音频到文本。实验结果表明，该方法在这些任务上都取得了良好的性能，并且能够有效地泛化到不同的模态。例如，在视频到文本的任务中，该方法能够生成准确、流畅的视频描述。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于跨模态信息检索、多模态对话系统、视频内容生成等领域。例如，可以用于开发能够根据文本描述生成视频内容的智能应用，或者构建能够理解图像、文本和语音等多模态信息的智能助手。该方法为构建更通用、更强大的多模态人工智能系统奠定了基础。
📄 摘要（原文）
Multimodal learning, which involves integrating information from various modalities such as text, images, audio, and video, is pivotal for numerous complex tasks like visual question answering, cross-modal retrieval, and caption generation. Traditional approaches rely on modality-specific encoders and late fusion techniques, which can hinder scalability and flexibility when adapting to new tasks or modalities. To address these limitations, we introduce a novel framework that extends the concept of task reformulation beyond natural language processing (NLP) to multimodal learning. We propose to reformulate diverse multimodal tasks into a unified next-frame prediction problem, allowing a single model to handle different modalities without modality-specific components. This method treats all inputs and outputs as sequential frames in a video, enabling seamless integration of modalities and effective knowledge transfer across tasks. Our approach is evaluated on a range of tasks, including text-to-text, image-to-text, video-to-video, video-to-text, and audio-to-text, demonstrating the model's ability to generalize across modalities with minimal adaptation. We show that task reformulation can significantly simplify multimodal model design across various tasks, laying the groundwork for more generalized multimodal foundation models.