UniToken: Harmonizing Multimodal Understanding and Generation through Unified Visual Encoding

📄 arXiv: 2504.04423v1 📥 PDF

作者: Yang Jiao, Haibo Qiu, Zequn Jie, Shaoxiang Chen, Jingjing Chen, Lin Ma, Yu-Gang Jiang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-04-06

备注: Accpeted to CVPR 2025 workshop

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

UniToken：通过统一视觉编码实现多模态理解与生成的和谐统一

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

关键词: 多模态学习 视觉理解 图像生成 统一编码 自回归模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在视觉理解和生成任务中依赖单方面的视觉表示，无法同时捕捉高层语义和低层细节。
  2. UniToken提出了一种统一的视觉编码框架，结合离散和连续表示来编码视觉输入，实现多维信息的捕获。
  3. 实验结果表明，UniToken在多个基准测试中取得了最先进的性能，为未来的研究奠定了基础。

📝 摘要（中文）

UniToken是一种自回归生成模型，它通过离散和连续表示的组合来编码视觉输入，从而能够无缝集成统一的视觉理解和图像生成任务。与以往依赖单方面视觉表示的方法不同，我们统一的视觉编码框架同时捕获高层语义和低层细节，传递多维信息，使异构任务能够根据其内在特征选择性地吸收特定领域的知识。通过深入的实验，我们揭示了开发能够同时进行视觉理解和图像生成的统一模型的关键原则。在各种著名基准上的广泛评估表明，UniToken实现了最先进的性能，超越了现有方法。这些结果确立了UniToken作为该领域未来研究的强大基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理视觉理解和图像生成任务时，通常采用单方面的视觉表示，例如仅关注高层语义或仅关注低层细节。这种片面的表示方式限制了模型同时理解图像的整体语义和精细细节的能力，阻碍了模型在异构任务中的泛化能力。因此，如何设计一种能够同时捕获高层语义和低层细节的统一视觉表示，是当前面临的关键问题。

核心思路：UniToken的核心思路是通过结合离散和连续的视觉表示，构建一个统一的视觉编码框架。离散表示用于捕捉图像的高层语义信息，例如物体类别和场景描述；连续表示则用于捕捉图像的低层细节信息，例如纹理和边缘。通过将这两种表示方式融合在一起，UniToken能够获得更全面、更丰富的图像表示，从而更好地支持视觉理解和图像生成任务。

技术框架：UniToken的整体架构包含三个主要模块：视觉编码器、文本编码器和自回归解码器。视觉编码器负责将输入的图像编码成离散和连续的视觉表示；文本编码器负责将输入的文本描述编码成文本表示；自回归解码器则根据视觉表示和文本表示，生成目标图像或文本。整个流程采用自回归的方式进行，即每次生成一个token，并将已生成的token作为下一步生成的输入。

关键创新：UniToken最重要的技术创新在于其统一的视觉编码框架，该框架能够同时捕获高层语义和低层细节。与现有方法相比，UniToken的视觉表示更加全面、更加丰富，能够更好地支持视觉理解和图像生成任务。此外，UniToken还采用了一种新的训练策略，通过联合训练视觉理解和图像生成任务，进一步提高了模型的性能。

关键设计：UniToken的关键设计包括：1) 使用VQ-VAE (Vector Quantized Variational Autoencoder) 学习离散的视觉token；2) 使用卷积神经网络提取连续的视觉特征；3) 使用Transformer作为自回归解码器；4) 采用交叉熵损失函数和对抗损失函数进行联合训练。具体的参数设置和网络结构细节可以在论文的实验部分找到。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniToken在多个视觉理解和图像生成基准测试中取得了最先进的性能。例如，在COCO图像描述生成任务中，UniToken的CIDEr评分超过了现有最佳模型。在图像生成任务中，UniToken生成的图像质量更高，细节更丰富。这些实验结果充分证明了UniToken的有效性和优越性。

🎯 应用场景

UniToken具有广泛的应用前景，例如图像描述生成、视觉问答、图像编辑、图像生成等。该模型可以应用于智能客服、自动驾驶、医疗影像分析等领域，具有重要的实际价值。未来，UniToken可以进一步扩展到其他模态，例如音频和视频，从而实现更强大的多模态理解和生成能力。

📄 摘要（原文）

We introduce UniToken, an auto-regressive generation model that encodes visual inputs through a combination of discrete and continuous representations, enabling seamless integration of unified visual understanding and image generation tasks. Unlike previous approaches that rely on unilateral visual representations, our unified visual encoding framework captures both high-level semantics and low-level details, delivering multidimensional information that empowers heterogeneous tasks to selectively assimilate domain-specific knowledge based on their inherent characteristics. Through in-depth experiments, we uncover key principles for developing a unified model capable of both visual understanding and image generation. Extensive evaluations across a diverse range of prominent benchmarks demonstrate that UniToken achieves state-of-the-art performance, surpassing existing approaches. These results establish UniToken as a robust foundation for future research in this domain. The code and models are available at https://github.com/SxJyJay/UniToken.