End-to-End Multi-Modal Diffusion Mamba

📄 arXiv: 2510.13253v1 📥 PDF

作者: Chunhao Lu, Qiang Lu, Meichen Dong, Jake Luo

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-15

备注: Accepted by ICCV 2025

💡 一句话要点

提出多模态扩散Mamba（MDM），用于统一多模态处理并提升生成性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 多模态学习 扩散模型 Mamba 端到端模型 变分自编码器 图像生成 视觉问答

📋 核心要点

  1. 现有端到端多模态模型依赖分离的编码器和解码器，阻碍了跨模态的联合表示学习。
  2. MDM利用基于Mamba的多步选择扩散模型，通过统一的变分自编码器实现多模态信息的生成和优化。
  3. 实验表明，MDM在图像生成、视觉问答等任务中超越现有端到端模型，并与SOTA模型竞争。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为多模态扩散Mamba（MDM）的新型架构，旨在统一多模态处理。MDM采用基于Mamba的多步选择扩散模型，通过统一的变分自编码器进行编码和解码，从而逐步生成和优化特定模态的信息。这种创新方法使MDM在处理高维数据时表现出色，尤其是在同时生成高分辨率图像和扩展文本序列方面。在图像生成、图像描述、视觉问答、文本理解和推理任务等领域的评估表明，MDM显著优于现有的端到端模型（如MonoFormer、LlamaGen和Chameleon等），并能与GPT-4V、Gemini Pro和Mistral等SOTA模型有效竞争。实验结果验证了MDM在统一多模态处理方面的有效性，同时保持了计算效率，为端到端多模态架构开辟了新的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有端到端多模态模型通常采用分离的编码器和解码器来处理不同模态的输入和输出信息。这种分离的设计阻碍了不同模态之间的联合表示学习，限制了模型在复杂多模态任务中的性能。尤其是在处理高维数据，如高分辨率图像和长文本序列时，这种问题更加突出。

核心思路：MDM的核心思路是利用一个统一的架构来处理所有模态的信息，从而促进跨模态的知识共享和融合。具体来说，MDM采用基于Mamba的多步选择扩散模型，并使用统一的变分自编码器进行编码和解码。通过扩散过程，模型能够逐步生成和优化特定模态的信息，从而实现高质量的多模态生成和理解。

技术框架：MDM的整体架构包含一个统一的变分自编码器（VAE）和一个基于Mamba的多步选择扩散模型。VAE负责将不同模态的输入编码到统一的潜在空间中，而扩散模型则负责从潜在空间中逐步生成目标模态的信息。整个流程包括编码阶段和解码（扩散）阶段。在编码阶段，不同模态的输入通过VAE编码到潜在空间。在解码阶段，扩散模型从潜在空间出发，逐步生成目标模态的信息，并通过Mamba结构进行序列建模和选择。

关键创新：MDM的关键创新在于使用基于Mamba的扩散模型来统一多模态处理。Mamba结构具有线性复杂度，能够高效地处理长序列数据，这使得MDM在处理高维多模态数据时具有显著的优势。与传统的Transformer结构相比，Mamba结构在计算效率和建模能力之间取得了更好的平衡。此外，MDM采用统一的VAE进行编码和解码，进一步促进了跨模态的知识共享。

关键设计：MDM的关键设计包括Mamba块的具体配置、扩散模型的噪声调度策略以及VAE的结构设计。论文可能详细描述了Mamba块中选择机制的具体实现方式，例如选择门的激活函数和参数初始化方法。扩散模型的噪声调度策略决定了生成过程的质量和速度，可能采用了线性或非线性的噪声添加方式。VAE的结构设计，包括编码器和解码器的层数、激活函数和残差连接等，也会影响模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，MDM在图像生成、图像描述、视觉问答、文本理解和推理任务等多个领域均取得了显著的性能提升。例如，在图像生成任务中，MDM生成的图像质量优于现有的端到端模型。在视觉问答任务中，MDM的准确率也得到了显著提升，甚至可以与GPT-4V、Gemini Pro和Mistral等大型模型竞争。这些结果验证了MDM在统一多模态处理方面的有效性。

🎯 应用场景

MDM具有广泛的应用前景，包括但不限于：多模态内容生成（如根据文本生成图像）、视觉问答、图像描述、智能对话系统、以及跨模态信息检索等。该研究的实际价值在于提升多模态模型的性能和效率，为开发更智能、更自然的人机交互系统奠定基础。未来，MDM有望应用于医疗诊断、自动驾驶等领域，实现更精准、更可靠的多模态信息处理。

📄 摘要（原文）

Current end-to-end multi-modal models utilize different encoders and decoders to process input and output information. This separation hinders the joint representation learning of various modalities. To unify multi-modal processing, we propose a novel architecture called MDM (Multi-modal Diffusion Mamba). MDM utilizes a Mamba-based multi-step selection diffusion model to progressively generate and refine modality-specific information through a unified variational autoencoder for both encoding and decoding. This innovative approach allows MDM to achieve superior performance when processing high-dimensional data, particularly in generating high-resolution images and extended text sequences simultaneously. Our evaluations in areas such as image generation, image captioning, visual question answering, text comprehension, and reasoning tasks demonstrate that MDM significantly outperforms existing end-to-end models (MonoFormer, LlamaGen, and Chameleon etc.) and competes effectively with SOTA models like GPT-4V, Gemini Pro, and Mistral. Our results validate MDM's effectiveness in unifying multi-modal processes while maintaining computational efficiency, establishing a new direction for end-to-end multi-modal architectures.