Context Unrolling in Omni Models

📄 arXiv: 2604.21921v1 📥 PDF

作者: Ceyuan Yang, Zhijie Lin, Yang Zhao, Fei Xiao, Hao He, Qi Zhao, Chaorui Deng, Kunchang Li, Zihan Ding, Yuwei Guo, Fuyun Wang, Fangqi Zhu, Xiaonan Nie, Shenhan Zhu, Shanchuan Lin, Hongsheng Li, Weilin Huang, Guang Shi, Haoqi Fan

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-23

备注: Report

💡 一句话要点

Omni：通过上下文展开实现多模态统一建模与推理

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

关键词: 多模态学习 上下文展开 统一模型 跨模态推理 多模态生成

📋 核心要点

  1. 现有模型难以有效融合多种模态信息，导致推理能力受限，无法充分利用跨模态的互补性。
  2. Omni通过统一的多模态训练，使模型具备“上下文展开”能力，从而实现跨模态信息的有效聚合与推理。
  3. Omni在多模态生成和理解任务上表现出色，证明了其强大的多模态推理能力和泛化性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了Omni，一个原生训练于多种模态数据的统一多模态模型，这些模态包括文本、图像、视频、3D几何以及隐藏表示。研究发现，这种训练方式能够实现“上下文展开”，即模型在生成预测之前，能够显式地跨多种模态表示进行推理。这一过程使得模型能够聚合来自异构模态的互补信息，从而更忠实地逼近共享的多模态知识流形，并提高下游推理的保真度。因此，Omni在多模态生成和理解基准测试中都取得了强大的性能，同时展示了先进的多模态推理能力，包括文本、图像、视频和3D几何的上下文生成。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理多模态数据时，通常采用独立训练或浅层融合的方式，难以充分挖掘不同模态之间的关联性和互补性。这导致模型在进行复杂推理时，无法有效利用跨模态信息，从而影响性能。此外，现有模型在处理多种模态数据时，往往需要针对不同模态设计不同的网络结构，增加了模型的复杂度和训练难度。

核心思路：Omni的核心思路是通过统一的多模态训练，使模型能够学习到跨模态的共享知识表示。通过“上下文展开”机制，模型能够在生成预测之前，显式地跨多种模态表示进行推理，从而聚合来自异构模态的互补信息。这种方式能够更忠实地逼近共享的多模态知识流形，并提高下游推理的保真度。

技术框架：Omni采用统一的Transformer架构，并针对不同模态的数据设计了相应的输入编码器。模型首先将不同模态的数据编码成统一的向量表示，然后通过Transformer进行跨模态的上下文建模。在解码阶段，模型根据任务需求，生成相应的输出，例如文本、图像、视频或3D几何。整个框架支持多种模态的输入和输出，实现了真正的多模态统一建模。

关键创新：Omni的关键创新在于“上下文展开”机制。与传统的单向或浅层融合方法不同，Omni允许模型在生成预测之前，显式地跨多种模态表示进行推理。这种方式能够更有效地聚合来自异构模态的互补信息，从而提高模型的推理能力。此外，Omni还采用了统一的Transformer架构，简化了模型的结构，并提高了模型的泛化能力。

关键设计：Omni的关键设计包括：1) 针对不同模态数据的输入编码器，例如文本的词嵌入、图像的卷积神经网络、视频的3D卷积神经网络等；2) 统一的Transformer架构，用于跨模态的上下文建模；3) 多任务学习策略，用于同时训练模型在多种模态上的生成和理解能力；4) 损失函数的设计，例如交叉熵损失、均方误差损失等，用于指导模型的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Omni在多项多模态基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在文本生成图像任务中，Omni的生成质量明显优于现有方法。在多模态推理任务中，Omni能够更准确地理解跨模态信息，并做出更合理的判断。实验结果表明，Omni的“上下文展开”机制能够有效地提高模型的推理能力和泛化性能。

🎯 应用场景

Omni具有广泛的应用前景，例如多模态对话系统、跨模态内容生成、智能机器人等。它可以应用于需要理解和生成多种模态数据的场景，例如根据文本描述生成图像或视频，根据图像和文本生成3D模型，或者在多模态对话中进行更自然的交互。Omni的出现为多模态人工智能的发展奠定了基础，有望推动人工智能在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

We present Omni, a unified multimodal model natively trained on diverse modalities, including text, images, videos, 3D geometry, and hidden representations. We find that such training enables Context Unrolling, where the model explicitly reasons across multiple modal representations before producing predictions. This process enables the model to aggregate complementary information across heterogeneous modalities, facilitating a more faithful approximation of the shared multimodal knowledge manifold and improving downstream reasoning fidelity. As a result, Omni achieves strong performance on both multimodal generation and understanding benchmarks, while demonstrating advanced multimodal reasoning capabilities, including in-context generation of text, image, video, and 3D geometry.