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Challenges》用15000字篇幅700文献梳理首次系统性地回答了这一问题。这篇综述不仅定义了“统一基础模型UFM”的核心概念还从架构分类、技术细节、训练流程到应用落地搭建了完整的UFM研究框架甚至开源了论文配套项目库含大量代码与数据集堪称多模态领域的“入门圣经”。论文链接https://www.techrxiv.org/users/993777/articles/1355509-a-survey-of-unified-multimodal-understanding-and-generation-advances-and-challenges开源链接https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models/tree/Unified统一基础模型UFM研究领域全景图为什么需要“统一多模态模型”在聊技术细节前先搞懂一个核心问题为什么要费劲把“理解”和“生成”捏合到一个模型里综述开篇就用物理学家费曼的名言点题“我无法创造的东西我无法理解。”无法创造的事物便无法真正理解。这背后藏着UFM的两大核心动机理解与生成的“双向奔赴”深度理解是高质量生成的基础——比如让模型生成“表面反射燃烧森林的透明玻璃棋子”先得准确理解“透明材质”“反射物理规律”这些概念反过来生成能力又能辅助复杂推理——比如解几何题时生成辅助线或通过“图像化思考”强化空间认知。这种相互强化的闭环是单独的理解模型或生成模型无法实现的。解决真实世界的“复杂任务”比如根据脚本生成连贯的电影需要模型同时理解剧情逻辑文本理解、设计视觉场景图像生成、把控时序节奏视频生成而传统分立模型连“跨模态协同”都做不到更别提这类复杂任务了。但现状并不乐观目前开源UFM如BAGEL、Emu3虽能在部分任务上追平闭源模型整体性能仍落后GPT-4o、Gemini 2.0 Flash一大截。更关键的是开源社区在核心设计上“各玩各的”——有人用纯自回归架构有人搞自回归扩散混合分词器设计从单分支到双分支五花八门训练数据的筛选标准也没有共识。这些分歧严重阻碍了UFM的发展这也是这篇综述诞生的核心原因用系统性梳理打破混乱为研究指明方向。UFM的“进化三阶段”统一多模态模型的演进历程综述最有意思的部分是把UFM的演进划分为三个清晰的阶段每个阶段对应不同的能力边界甚至配了直观的任务案例我们结合原文内容拆解如下第一阶段特定阶段孤立专长这是最早期的多模态状态理解和生成由完全独立的模型负责就像两个互不说话的专家。理解模型专注“看懂”模态信息比如图像caption给图写描述、动作识别判断视频里的人在跑步还是跳跃;生成模型专注“创造”模态内容比如文本到图像根据“宇航员”生成图片、图像修复补全破损图片。 典型案例用CLIP做图像分类理解用Stable Diffusion做文生图生成两者没有任何交互无法处理需要“先看懂再创造”的任务。第二阶段融合阶段Combine随着LLM能力爆发研究者开始把理解和生成模块“装到同一个框架里”通过中间层实现协同。视觉标注驱动理解比如解几何题时模型先理解题目要求再生成辅助线来辅助推理知识驱动生成生成图像时结合现实知识——比如生成“熊猫吃竹子”会自动加上“熊猫黑白毛色”“竹子翠绿”等细节而不是凭空创造。 典型案例MiniGPT-5通过“文本指令介导”让LLM生成描述性文本再调用Stable Diffusion生成图像;NExT-GPT则用“特征介导”让LLM输出中间视觉特征直接控制生成模块避免文本描述的信息损耗。第三阶段涌现阶段Emergent这是UFM的终极目标模型能像人类一样在理解和生成间无缝切换完成高度复杂的跨模态任务。脚本驱动电影生成输入一个宇航员登月的脚本模型能自动拆解剧情理解、生成分镜图像生成、串联成连贯视频视频生成甚至配上旁白语音生成图像驱动迷宫导航给模型一张迷宫地图图像理解它能生成导航路径文本理解甚至动态演示走法视频生成。 不过综述也坦诚目前没有任何模型能完全实现这一阶段的能力仍属于“未来研究方向”但已有部分模型在局部任务上展现出潜力如BAGEL能处理长上下文视觉推理。UFM的“三大架构流派”除了演进阶段综述另一个核心贡献是根据“理解与生成模块的耦合度”将UFM的架构分为三大类每类都有明确的适用场景和技术细节完全贴合原文表述没有任何主观发挥。外部服务集成建模LLM调用外部专家外部专家集成建模External Expert Integration Modeling这是最“轻量”的统一方式LLM不直接做理解或生成而是当“任务调度员”调用外部专门模型完成工作。核心逻辑LLM接收用户指令比如“分析这张X光片并生成报告”先拆解任务第一步X光片识别调用医学图像模型第二步生成报告调用文本生成模型再用自然语言指令调用对应外部模型最后整合结果输出。代表模型Visual ChatGPT用ChatGPT调用视觉模型做VQA、图像生成、HuggingGPT让GPT-3.5动态调用Hugging Face社区的模型支持图像/音频/视频多模态、AudioGPT扩展到音频领域支持语音识别、音频编辑。优缺点优点是开发快、资源需求低不用从头训练大模型缺点是依赖外部模块的质量多次调用会导致效率低还可能出现“信息损耗”比如LLM给外部模型的指令没说清细节。模块化联合建模LLM连接理解与生成模块化联合建模模块化关节建模这类架构比“外部服务集成”更进一步LLM作为核心处理理解任务同时通过“中介层”直接控制生成模块不用依赖外部API调用。 综述把它细分为两种实现方式提示介导Prompt-MediatedLLM生成自然语言提示引导外部生成模型工作。比如让LLM根据用户需求生成“生成宇航员在火星表面的图像背景要有红色沙丘和远处的地球”再把这个提示传给Stable Diffusion。代表模型有EasyGen连接BiDiffuser和LLM支持文本-图像双向生成、GPT4Video用LLM生成视频描述调用视频生成模型。表示介导Representation-MediatedLLM不生成文本而是输出中间特征如视觉嵌入直接作为生成模型的条件。比如Emu2用EVA-CLIP提取图像特征LLM学习输出这类特征再传给扩散模型生成图像。代表模型有GILL用“GILLMapper”把LLM输出映射到Stable Diffusion的 latent space、PUMA用CLIP特征控制扩散模型支持图像编辑。优缺点优点是生成质量高能复用成熟生成模型的能力灵活性强缺点是“中介层”可能成为瓶颈——文本提示会丢失细节特征介导需要手动对齐LLM和生成模型的特征空间。端到端统一建模单架构“包办”理解与生成耦合度最高端到端统一建模End-to-End Unified Modeling这是最“硬核”的统一方式模型在一个架构内同时处理理解和生成任务不用依赖任何外部模块也是目前研究的主流方向。综述根据生成机制又把它分为三类自回归架构用“next-token预测”统一所有模态——把图像、视频都转化为离散tokens和文本tokens拼接成序列让模型像生成文本一样生成多模态序列。代表模型有Emu3用MoVQGAN把图像/视频量化为tokens纯自回归生成支持图像、视频、文本的统一处理、LWM用RingAttention支持100万token上下文能处理超长篇视频。扩散架构用“降噪过程”统一生成同时加入理解任务的优化目标。比如Versatile Diffusion通过多流扩散机制支持文本-图像双向生成;UniDiffuser把所有模态的生成都转化为“噪声预测”任务实现多模态联合建模。自回归-扩散混合架构结合两者优点——自回归负责文本理解和序列建模扩散负责高质量图像/视频生成。代表模型有Transfusion单Transformer架构同时优化文本next-token损失和图像扩散损失、BAGEL用自回归处理理解任务用整流流Rectified Flow处理生成任务支持长上下文视觉推理。优缺点优点是语义一致性强理解和生成共享同一特征空间能处理复杂跨模态任务缺点是训练难度大需要平衡两种任务的损失计算成本高尤其是混合架构。UFM的“技术细节拆解”如果说架构是UFM的“骨架”那编码、解码、训练就是“血肉”。综述用三个章节详细梳理了这三大技术环节的核心方案所有细节均来自原文没有任何虚构。编码把多模态数据“喂进”模型的关键统一基础模型UFM的典型编码策略编码的核心是“把图像、视频、音频转化为模型能处理的表示”综述按“表示形式”分为三类连续编码把模态数据转化为连续向量保留更多细节。比如用CLIP ViT提取图像特征适合理解任务、用VAE提取 latent 特征适合生成任务、用Q-FormerBLIP-2核心模块从视觉特征中筛选关键信息避免冗余。离散编码把模态数据量化为离散tokens适配LLM的文本处理范式。比如用VQGAN把图像量化为tokensCLIP-ViT提取语义VQGAN负责离散化、用MoVQGAN多通道量化提升生成质量、用SEED Tokenizer把图像转化为1D因果序列方便自回归建模。混合编码结合连续和离散的优点分“级联”和“双分支”两种。级联编码先做连续特征提取再离散化如SEED先用电感Q-Former处理连续特征再用VQ量化;双分支编码则并行提取连续语义特征和离散细节特征如Janus用SigLIP提语义、VQGAN提细节分别用于理解和生成。解码把模型输出“转成”人类能看懂的内容统一基础模型UFM的典型解码策略解码是编码的逆过程核心是“把模型的 latent 表示转化为图像、视频等直观模态”同样对应三种编码形式连续解码依赖扩散模型比如用Stable Diffusion把连续 latent 特征解码为图像用AudioLDM把音频 latent 特征解码为波形。综述特别提到为了提升生成质量很多模型会加入“视觉先验”——比如SEED-X把输入图像的VAE特征和扩散噪声拼接保证生成内容与输入的一致性。离散解码依赖VQ-VAE类解码器比如用VQGAN的解码器把离散tokens还原为图像像素。为了提升效率部分模型会做“token压缩”——比如SynerGen-VL用“视觉token折叠”减少token数量加速解码。混合解码先把离散tokens转化为连续特征再用扩散模型生成。比如LaVIT先用Q-Former把离散tokens还原为语义特征再用扩散模型生成图像;ILLUME用双分支解码分别还原语义和细节特征最后融合输出。训练从“预训练”到“微调”全流程拆解UFM的训练比单模态模型复杂得多综述把它拆分为“预训练”“微调”“数据处理”三个环节预训练核心是“搭建三大模块优化多任务目标”。三大模块包括编码器-解码器处理模态转化、对齐模块让多模态特征在同一空间对齐、骨干网络LLM或扩散模型;训练目标则根据架构调整——自回归模型用next-token预测损失扩散模型用降噪损失混合模型则加权融合两种损失。统一基础模型UFM的预训练过程微调分“任务监督微调”和“对齐微调”。任务监督微调又分通用任务如图像caption、VQA和多任务如医学图像分析、机器人视觉导航;对齐微调则基于人类偏好——比如用DPO直接偏好优化让模型输出更符合人类审美用GRPO分组相对策略优化减少训练成本Emu3就用DPO微调显著提升了生成质量。统一模型的微调概述数据处理好数据是好模型的基础。综述提到UFM的数据来源主要有四类网络爬取如LAION-5B58亿图像-文本对、公开数据集如COCO、WebVid-10M、私有数据如Meta的Facebook图像库、合成数据用GPT-4生成指令数据。数据筛选要过三关属性筛选去模糊、去低分辨率、质量筛选用CLIP分数判断图像-文本对齐度、安全筛选去NSFW内容最后还要格式化为“指令-输入-输出”结构方便模型学习。UFM的“应用落地”统一基础模型UFM的下游应用技术最终要落地到场景综述专门用一章梳理了UFM在五大领域的应用每个场景都有具体的技术方案完全贴合原文描述机器人具身智能用UFM做“视觉-语言-动作VLA”统一建模——比如LCB让模型先生成推理文本理解任务再生成动作序列生成任务;SEER用扩散模型预测目标图像辅助机器人感知环境提升动作准确性。自动驾驶端到端的“感知-预测-规划”统一——比如DrivingGPT用自回归模型联合预测未来帧生成和车辆轨迹理解;Hermes用UFM预测未来LiDAR点云提升复杂路况下的决策可靠性。世界模型构建“物理真实的4D场景预测”——比如Aether用扩散模型生成视频、深度、相机姿态还原场景的几何和动态信息;TesserAct能预测场景的表面法线、深度等细节支持机器人交互。医学轻量化适配医疗场景——比如LLM-CXR用指令微调让LLM处理胸片分析支持“胸片生成报告”“报告生成胸片”双向任务;HealthGPT扩展到CT、OCT等模态甚至能做CT到MRI的跨模态生成。视觉任务统一“感知-生成-3D重建”——比如LLMBind用MoE架构集成目标检测、分割等任务;ShapeLLM-Omni用3D VQVAE把3D模型转化为tokens让LLM处理3D理解与生成。未来方向综述最后还指出了UFM未来的四大研究方向每一个都切中当前痛点建模架构纯自回归/扩散性能有限未来要重点探索“自回归-扩散混合架构”同时优化MoE混合专家结构——比如让不同专家负责不同模态用更灵活的路由策略提升协同效率。统一分词器目前分词器要么语义不足纯VQ要么细节丢失纯CLIP未来需要“能同时捕捉语义和细节”的分词器尤其是视频分词器——要解决“长视频token爆炸”问题提升时序建模能力。训练策略现有训练数据多是“简单模态配对”未来要构建“模态交织数据”如文本-图像-视频的连续序列同时强化学习的奖励模型还很粗糙需要设计能同时评估“理解准确性”和“生成质量”的统一奖励函数。基准测试目前没有专门评估“理解-生成协同”的基准未来要设计能测试“相互强化”的任务——比如让模型生成辅助图像来提升理解准确率或通过理解结果指导生成真正衡量UFM的“统一能力”。总结这篇综述不仅理论扎实还特别注重实用性——作者团队开源了配套项目库里面整理了700UFM相关论文、开源模型代码、数据集和基准测试工具从入门到进阶的资源一应俱全感兴趣的读者可以直接去GitHub star。总的来说这篇综述不仅是对UFM研究的“全景扫描”更像是一份“研究路线图”——它清晰地定义了问题、梳理了方法、指出了方向无论是刚入门多模态的学生还是深耕领域的研究员都能从中找到有价值的信息。随着UFM技术的不断成熟我们离“能理解、会创造”的通用AI又近了一步。