Unified Multimodal Understanding and Generation Models: Advances, Challenges, and Opportunities
作者: Shanshan Zhao, Xinjie Zhang, Jintao Guo, Jiakui Hu, Lunhao Duan, Minghao Fu, Yong Xien Chng, Guo-Hua Wang, Qing-Guo Chen, Zhao Xu, Weihua Luo, Kaifu Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-05 (更新: 2026-01-26)
备注: In this version, we incorporate new papers (after Aug. 2025), datasets, and benchmarks. This work is still in progress; Github project: https://github.com/AIDC-AI/Awesome-Unified-Multimodal-Models
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述统一多模态理解与生成模型，分析架构范式、挑战与机遇，为未来研究提供指导。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态理解 图像生成 统一模型 自回归模型 扩散模型 跨模态注意力 综述 人工智能
📋 核心要点
- 现有方法在多模态理解和图像生成领域各自发展，缺乏统一的架构，导致效率和性能瓶颈。
- 论文旨在通过综述现有统一模型，分析其架构范式、创新设计和面临的挑战，为未来研究提供指导。
- 论文整理了统一模型的数据集和基准，并讨论了分词策略、跨模态注意力和数据等关键挑战。
📝 摘要（中文）
近年来，多模态理解模型和图像生成模型都取得了显著进展。然而，这两个领域的发展相对独立，形成了不同的架构范式：自回归架构主导多模态理解，而扩散模型成为图像生成的基石。最近，人们对开发集成这些任务的统一框架越来越感兴趣，GPT-4o的新功能就体现了这种趋势。然而，这两个领域之间的架构差异带来了重大挑战。为了清晰地概述当前统一模型的研究进展，我们进行了一项全面的综述，旨在指导未来的研究。首先，我们介绍了多模态理解和文本到图像生成模型的基本概念和最新进展。接下来，我们回顾了现有的统一模型，将其分为三种主要的架构范式：基于扩散的模型、基于自回归的模型以及融合自回归和扩散机制的混合方法。对于每个类别，我们分析了相关工作的结构设计和创新。此外，我们还整理了为统一模型量身定制的数据集和基准，为未来的探索提供资源。最后，我们讨论了这个新兴领域面临的关键挑战，包括分词策略、跨模态注意力和数据。由于该领域仍处于早期阶段，我们预计将会有快速的进展，并将定期更新本综述。我们的目标是激发进一步的研究，并为社区提供有价值的参考。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态理解和图像生成模型各自独立发展的问题，现有方法的痛点在于无法有效融合不同模态的信息，导致模型复杂度和计算成本增加，且难以实现跨模态的协同推理和生成。
核心思路：论文的核心思路是通过综述现有统一模型的研究进展，分析不同架构范式（如基于扩散的模型、基于自回归的模型以及混合方法）的优缺点，从而为未来研究提供指导。论文强调了统一模型在提高效率、降低成本以及实现跨模态协同推理和生成方面的潜力。
技术框架：论文首先介绍了多模态理解和文本到图像生成模型的基本概念和最新进展。然后，论文回顾了现有的统一模型，并将其分为三种主要的架构范式：基于扩散的模型、基于自回归的模型以及融合自回归和扩散机制的混合方法。对于每个类别，论文分析了相关工作的结构设计和创新。此外，论文还整理了为统一模型量身定制的数据集和基准。最后，论文讨论了这个新兴领域面临的关键挑战，包括分词策略、跨模态注意力和数据。
关键创新：论文的创新之处在于对现有统一多模态模型进行了系统性的分类和分析，并指出了该领域面临的关键挑战和未来发展方向。论文强调了跨模态注意力机制在统一模型中的重要性，并讨论了如何有效地利用不同模态的数据来提高模型的性能。
关键设计：论文没有提出新的模型或算法，而是对现有模型进行了综述和分析。论文讨论了不同架构范式（如自回归模型和扩散模型）在统一多模态模型中的应用，并分析了它们的优缺点。论文还讨论了分词策略、跨模态注意力机制和数据等关键技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有统一多模态模型进行了全面的梳理和分类，并指出了该领域面临的关键挑战和未来发展方向。论文整理了相关的数据集和基准，为未来的研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能助手、跨媒体内容创作、智能客服、教育娱乐等领域。统一多模态模型能够更好地理解用户意图，生成更自然、更符合用户需求的内容，提升用户体验，并降低开发和维护成本。未来，该研究有望推动人机交互和人工智能技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Recent years have seen remarkable progress in both multimodal understanding models and image generation models. Despite their respective successes, these two domains have evolved independently, leading to distinct architectural paradigms: While autoregressive-based architectures have dominated multimodal understanding, diffusion-based models have become the cornerstone of image generation. Recently, there has been growing interest in developing unified frameworks that integrate these tasks. The emergence of GPT-4o's new capabilities exemplifies this trend, highlighting the potential for unification. However, the architectural differences between the two domains pose significant challenges. To provide a clear overview of current efforts toward unification, we present a comprehensive survey aimed at guiding future research. First, we introduce the foundational concepts and recent advancements in multimodal understanding and text-to-image generation models. Next, we review existing unified models, categorizing them into three main architectural paradigms: diffusion-based, autoregressive-based, and hybrid approaches that fuse autoregressive and diffusion mechanisms. For each category, we analyze the structural designs and innovations introduced by related works. Additionally, we compile datasets and benchmarks tailored for unified models, offering resources for future exploration. Finally, we discuss the key challenges facing this nascent field, including tokenization strategy, cross-modal attention, and data. As this area is still in its early stages, we anticipate rapid advancements and will regularly update this survey. Our goal is to inspire further research and provide a valuable reference for the community. The references associated with this survey are available on GitHub (https://github.com/AIDC-AI/Awesome-Unified-Multimodal-Models).