Symbolic Representation for Any-to-Any Generative Tasks
作者: Jiaqi Chen, Xiaoye Zhu, Yue Wang, Tianyang Liu, Xinhui Chen, Ying Chen, Chak Tou Leong, Yifei Ke, Joseph Liu, Yiwen Yuan, Julian McAuley, Li-jia Li
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-04-24
💡 一句话要点
提出一种基于符号表示的通用生成框架，无需训练即可完成多模态任务。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态生成 符号表示 自然语言理解 预训练模型 无训练学习
📋 核心要点
- 现有生成模型依赖大规模训练和隐式神经表示，计算成本高且灵活性有限，难以适应多样的多模态生成任务。
- 论文提出一种基于符号表示的生成框架，通过函数、参数和拓扑逻辑显式地表示任务，并利用预训练语言模型进行推理。
- 实验表明，该框架在多个多模态生成任务上表现出色，无需特定任务训练，且在效率、可编辑性和可中断性方面优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种符号生成任务描述语言和相应的推理引擎，能够将任意多模态任务表示为结构化的符号流。与依赖大规模训练和隐式神经表示来学习跨模态映射的传统生成模型不同，我们的框架引入了一种显式的符号表示，包括三个核心原语：函数、参数和拓扑逻辑。利用预训练的语言模型，我们的推理引擎以无训练的方式将自然语言指令直接映射到符号工作流。我们的框架成功地执行了超过12个不同的多模态生成任务，展示了强大的性能和灵活性，而无需针对特定任务进行调整。实验表明，我们的方法不仅在内容质量上与现有的最先进的统一模型相匹配或超过，而且还提供了更高的效率、可编辑性和可中断性。我们认为，符号任务表示为推进生成式人工智能的能力提供了一个经济高效且可扩展的基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有生成模型在处理多模态生成任务时，通常依赖于大规模的训练数据和隐式的神经网络表示，这导致了高昂的计算成本和有限的灵活性。针对不同的任务，往往需要重新训练模型或者进行微调，难以实现通用性。此外，隐式的表示方式也使得模型的可解释性和可控性较差。
核心思路：论文的核心思路是将多模态生成任务分解为一系列可组合的符号操作，并使用一种显式的符号表示来描述这些操作。通过预定义的函数、参数和拓扑逻辑，可以将复杂的任务分解为简单的步骤，并利用预训练的语言模型将自然语言指令映射到这些符号操作序列。这种方法避免了大规模的训练，提高了模型的通用性和可解释性。
技术框架：该框架主要包含两个核心模块：符号任务描述语言和推理引擎。符号任务描述语言用于定义任务的符号表示，包括函数（例如图像编辑、文本生成）、参数（例如颜色、大小）和拓扑逻辑（例如操作的顺序和依赖关系）。推理引擎则负责将自然语言指令解析为符号工作流，并执行这些工作流以完成任务。推理引擎利用预训练的语言模型来理解自然语言指令，并将其映射到相应的符号操作。
关键创新：最重要的技术创新点在于使用符号表示来描述多模态生成任务。与传统的隐式神经网络表示相比，符号表示具有更高的可解释性、可编辑性和可控性。此外，该框架无需针对特定任务进行训练，即可实现通用性。这种方法为解决多模态生成任务提供了一种新的思路。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 精心设计的符号任务描述语言，能够表达各种多模态生成任务；2) 基于预训练语言模型的推理引擎，能够准确地将自然语言指令映射到符号工作流；3) 一套预定义的函数库，涵盖了常用的多模态操作。具体参数设置和网络结构的选择取决于所使用的预训练语言模型和函数库。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在超过12个不同的多模态生成任务上表现出色，无需针对特定任务进行调整。在内容质量上，该方法与现有的最先进的统一模型相匹配或超过，并且在效率、可编辑性和可中断性方面具有优势。例如，在图像编辑任务中，该方法能够根据自然语言指令精确地修改图像，而无需进行任何训练。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种多模态生成任务，例如图像编辑、视频生成、文本到图像生成等。它具有广泛的应用前景，例如智能设计、内容创作、教育娱乐等领域。该方法无需训练的特性，使其能够快速部署到新的应用场景中，具有很高的实际价值。未来，可以进一步扩展符号任务描述语言，使其能够表达更复杂的任务，并提高推理引擎的效率和准确性。
📄 摘要（原文）
We propose a symbolic generative task description language and a corresponding inference engine capable of representing arbitrary multimodal tasks as structured symbolic flows. Unlike conventional generative models that rely on large-scale training and implicit neural representations to learn cross-modal mappings, often at high computational cost and with limited flexibility, our framework introduces an explicit symbolic representation comprising three core primitives: functions, parameters, and topological logic. Leveraging a pre-trained language model, our inference engine maps natural language instructions directly to symbolic workflows in a training-free manner. Our framework successfully performs over 12 diverse multimodal generative tasks, demonstrating strong performance and flexibility without the need for task-specific tuning. Experiments show that our method not only matches or outperforms existing state-of-the-art unified models in content quality, but also offers greater efficiency, editability, and interruptibility. We believe that symbolic task representations provide a cost-effective and extensible foundation for advancing the capabilities of generative AI.