MetaMorph概述简介

MetaMorph是多模态大模型（MLLM），通过指令微调（Instruction Tuning）实现视觉理解和生成。它提出了一种名为Visual-Predictive Instruction Tuning（VPiT）的方法，使得预训练的大型语言大模型（LLM）能够快速转变为一个统一的自回归模型，能生成文本和视觉token。MetaMorph模型在视觉理解和视觉生成基准上都取得了有竞争力的表现，能基于从LLM预训练中获得的世界知识和推理能力，在视觉生成过程中克服其他生成模型常见的失败模式。研究表明，LLM可能具有强大的“先验”视觉能力，这些能力可以通过相对简单的指令调整过程被高效地适应于视觉理解和生成。

MetaMorph的功能特色

多模态理解与生成：MetaMorph通过Visual-Predictive Instruction Tuning（VPiT）技术，使预训练的大型语言大模型（LLM）能够快速转变为一个统一的自回归模型，能够生成文本和视觉token，实现多模态理解与生成。

视觉生成能力：MetaMorph在视觉生成方面能够利用从LLM预训练中获得的世界知识和推理能力，克服其他生成模型常见的失败模式。

隐式推理执行：MetaMorph能够在生成视觉token之前隐式地执行推理步骤，例如根据提示词生成相应的图像。

处理专业术语：与文本嵌入模型CLIP和T5相比，MetaMorph更有效地处理专业术语，生成准确的视觉标记。

统一建模方法：MetaMorph展示了统一建模方法，允许模型利用LLM的强大功能，从预训练的LLM中提取知识。

竞争力的表现：MetaMorph在视觉理解和视觉生成基准测试中都取得了竞争力的表现，优于其他统一模型。

MetaMorph的技术原理

Visual-Predictive Instruction Tuning (VPiT)：是一种简单而有效的视觉指令调优方法，使预训练的大型语言大模型（LLM）能快速转变为一个统一的自回归模型，能生成文本和视觉token。

多模态token预测：VPiT教导LLM从以指令跟随格式整理的图像和文本数据输入序列中预测离散的文本标记和连续的视觉标记。

视觉生成能力与视觉理解的关联：研究发现，视觉生成能力作为改进的视觉理解的自然副产品出现，并且可以通过少量的生成数据高效解锁。

理解和生成的不对称性：理解和生成视觉token的能力是相互关联但不对称的。增加理解数据可以更有效地提高视觉理解和生成性能，而增加生成数据虽然可以提高生成质量，但对视觉理解的提升效果较小。

统一模型训练：基于上述发现，MetaMorph模型使用VPiT来预测多模态token，基于各种数据源进行训练，包括视觉问答数据集和无文本注释的纯图像和视频数据。

预训练LLM的知识：MetaMorph能基于从LLM预训练中获得的世界知识和推理能力，在视觉生成过程中克服其他生成模型常见的失败模式。

MetaMorph项目介绍

项目官网：https://tsb0601.github.io/metamorph/

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.14164v1

MetaMorph能做什么？

视觉理解和视觉生成：通过指令调优（VPiT）预测多模态token，利用各种数据源，包括视觉问答数据集和无文本注释的纯图像和视频数据。

知识提取与视觉token生成：MetaMorph能从预训练的大型语言大模型（LLM）中提取知识，并在生成视觉token之前隐式地执行推理步骤。例如，输入提示词“帝王斑蝶幼虫转变形态后的动物”，MetaMorph成功生成了蝴蝶的图像。

处理专业术语和语义难题：MetaMorph比CLIP和T5等文本嵌入模型更有效地处理专业术语和常见的语义难题，如否定和主观性。

多模态生成推理：MetaMorph能根据谜题提示生成图像，例如“国家公园位于”。可以直接使用提示语而无需任何思维链（CoT）提示语“生成谜题图片”。MetaMorph可以从需要多步推理的提示中生成正确的图像。

解决视觉谜题：MetaMorph能解决需要隐式推理的视觉谜题，例如在回答“一种乐器，这种乐器通常由提出狭义相对论的科学家演奏”的问题时，模型需要隐式地完成识别爱因斯坦、识别他的首选乐器是小提琴，直接生成正确的视觉token。