隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，科學(xué)家們一直在思考一個(gè)問題：能否讓AI既具備理解圖片內(nèi)容的能力，又能根據(jù)文字描述生成精美圖片？這就像培養(yǎng)一個(gè)既能看懂畫作又能繪畫的全才藝術(shù)家。由阿里巴巴集團(tuán)和香港科技大學(xué)、南京大學(xué)、武漢大學(xué)、北京大學(xué)、清華大學(xué)等多所知名學(xué)府共同組成的研究團(tuán)隊(duì)，在2025年6月27日發(fā)表了一篇開創(chuàng)性的綜述論文《Unified Multimodal Understanding and Generation Models: Advances, Challenges, and Opportunities》。這項(xiàng)研究系統(tǒng)性地梳理了統(tǒng)一多模態(tài)理解與生成模型的最新發(fā)展，為這個(gè)快速發(fā)展的新興領(lǐng)域提供了全面的路線圖。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2505.02567v4訪問完整論文。

在傳統(tǒng)的AI發(fā)展中，理解圖片和生成圖片通常是兩個(gè)完全獨(dú)立的領(lǐng)域，就像一個(gè)人要么擅長欣賞藝術(shù)，要么擅長創(chuàng)作藝術(shù)，很少有人兩者兼?zhèn)?。理解圖片的AI模型通常基于自回歸架構(gòu)，這種方式類似于按順序閱讀一本書，從左到右、從上到下逐字理解內(nèi)容。而生成圖片的AI模型主要依賴擴(kuò)散模型，這種方式更像是在白紙上逐漸浮現(xiàn)出清晰的畫面，通過反復(fù)修改和完善最終形成完整的圖像。

然而，GPT-4o等先進(jìn)AI系統(tǒng)的出現(xiàn)改變了這種格局。這些模型展現(xiàn)出了同時(shí)處理理解和生成任務(wù)的強(qiáng)大能力，就像一位多才多藝的藝術(shù)家，既能深度解讀名畫的內(nèi)涵，又能根據(jù)描述創(chuàng)作出精美的作品。這種突破讓科學(xué)家們意識(shí)到，統(tǒng)一的多模態(tài)模型不僅是可能的，而且具有巨大的潛力。

研究團(tuán)隊(duì)將現(xiàn)有的統(tǒng)一多模態(tài)模型分為三大類型，每種類型都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢。第一類是基于擴(kuò)散模型的方法，這種方式就像在制作拼圖時(shí)，同時(shí)處理文字描述和圖像內(nèi)容，讓兩種信息在生成過程中相互配合、共同完善。代表性的模型包括Dual Diffusion，它引入了雙分支擴(kuò)散過程，能夠同時(shí)處理文本和圖像的聯(lián)合生成。

第二類是基于自回歸模型的方法，這是目前最為主流的統(tǒng)一方案。這種方法的核心思想是將圖像轉(zhuǎn)換為一系列的"數(shù)字標(biāo)記"，就像把一幅畫分解成一個(gè)個(gè)小方塊，然后按照固定的順序進(jìn)行處理。根據(jù)圖像標(biāo)記化的方式不同，這類方法又可以細(xì)分為四種策略。

像素級(jí)編碼方式是最直接的方法，它把圖像的每個(gè)像素點(diǎn)都當(dāng)作一個(gè)獨(dú)立的單元來處理，就像用放大鏡仔細(xì)觀察畫作的每一個(gè)細(xì)節(jié)。LWM、Chameleon和ANOLE等模型采用了VQGAN等技術(shù)，將圖像壓縮成緊湊的潛在表示，既保留了重要的視覺信息，又大大減少了計(jì)算量。這種方法的優(yōu)勢在于能夠保留豐富的細(xì)節(jié)信息，但缺點(diǎn)是需要處理的數(shù)據(jù)量龐大，就像要記住一幅畫的每一個(gè)筆觸一樣困難。

語義級(jí)編碼方式則更加注重圖像的高層含義，就像一個(gè)人看畫時(shí)更關(guān)注畫面表達(dá)的情感和主題，而不是每一個(gè)具體的線條。Emu、LaVIT和DreamLLM等模型使用EVA-CLIP或OpenAI-CLIP等預(yù)訓(xùn)練的視覺編碼器，這些編碼器已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何理解圖像的語義內(nèi)容。這種方法的好處是能夠更好地理解圖像的含義，但可能會(huì)丟失一些細(xì)節(jié)信息。

可學(xué)習(xí)查詢編碼是一種更加靈活的方式，它使用一組可以自適應(yīng)學(xué)習(xí)的"探針"來提取圖像中最重要的信息。SEED系列模型就是這種方法的典型代表，它們通過訓(xùn)練一組查詢標(biāo)記來動(dòng)態(tài)地從圖像中提取最相關(guān)的特征。這就像訓(xùn)練一個(gè)專業(yè)的藝術(shù)評(píng)論家，讓他能夠迅速抓住一幅畫的精髓。

混合編碼方式試圖結(jié)合多種編碼策略的優(yōu)勢，就像一個(gè)全面的藝術(shù)鑒賞家，既關(guān)注作品的整體意境，又不忽視細(xì)節(jié)的精妙之處。Janus、OmniMamba等模型采用雙編碼器架構(gòu)，在不同的任務(wù)中激活不同的編碼分支，實(shí)現(xiàn)了靈活性和效率的平衡。

第三類是融合自回歸和擴(kuò)散機(jī)制的混合方法，這種方式結(jié)合了兩種技術(shù)的優(yōu)勢。文本部分仍然采用自回歸方式生成，確保語言的流暢性和邏輯性，而圖像部分則通過擴(kuò)散過程生成，保證視覺質(zhì)量的精美。Transfusion、Show-o等模型展示了這種混合策略的有效性，它們能夠在保持高質(zhì)量圖像生成的同時(shí)，維持良好的文本理解能力。

除了傳統(tǒng)的文本-圖像任務(wù)，研究團(tuán)隊(duì)還關(guān)注到一些模型已經(jīng)擴(kuò)展到更廣泛的模態(tài)范圍。這些"全能型"模型不僅能處理文字和圖片，還能理解和生成音頻、視頻等多種類型的內(nèi)容。Next-GPT、AnyGPT、M2-omni等模型代表了這個(gè)方向的最新進(jìn)展，它們就像多才多藝的全能藝術(shù)家，能夠在不同的藝術(shù)形式之間自由切換。

在數(shù)據(jù)集方面，研究團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)性地整理了訓(xùn)練這些統(tǒng)一模型所需的各種數(shù)據(jù)資源。多模態(tài)理解數(shù)據(jù)集包括RedCaps、LAION、COYO等大規(guī)模圖文對(duì)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就像是教AI認(rèn)識(shí)世界的"教科書"。文本到圖像生成數(shù)據(jù)集如CC-12M、JourneyDB等則提供了高質(zhì)量的創(chuàng)作素材。圖像編輯數(shù)據(jù)集如InstructPix2Pix、MagicBrush等專門用于訓(xùn)練模型的圖像修改能力。交錯(cuò)圖文數(shù)據(jù)集如MMC4、OBELICS等模擬了真實(shí)世界中文字和圖像混合出現(xiàn)的情況。

評(píng)估這些統(tǒng)一模型的性能需要專門的基準(zhǔn)測試，就像給全能藝術(shù)家設(shè)計(jì)綜合性的考試。在理解能力方面，VQA、CLEVR、GQA等基準(zhǔn)測試模型的視覺問答能力。在生成能力方面，DrawBench、PartiPrompts、GenEval等評(píng)估文本到圖像生成的質(zhì)量。在圖像編輯方面，EditBench、MagicBrush等測試模型的編輯能力。在交錯(cuò)生成方面，InterleavedBench、OpenING等評(píng)估模型處理復(fù)雜多模態(tài)內(nèi)容的能力。

當(dāng)前統(tǒng)一多模態(tài)模型面臨的挑戰(zhàn)主要集中在幾個(gè)關(guān)鍵方面。首先是標(biāo)記化策略的選擇，不同的圖像表示方法會(huì)顯著影響模型的性能和效率。這就像選擇用什么工具來描述一幅畫，是用精確的像素坐標(biāo)，還是用抽象的語義概念，每種選擇都有其利弊。

跨模態(tài)注意力機(jī)制是另一個(gè)重要挑戰(zhàn)。當(dāng)處理高分辨率圖像和長文本時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度會(huì)急劇增加，就像同時(shí)關(guān)注一幅巨大畫作的每個(gè)細(xì)節(jié)和一篇長篇小說的每個(gè)詞匯一樣困難。研究者們正在探索稀疏注意力、分層注意力等解決方案來緩解這個(gè)問題。

數(shù)據(jù)質(zhì)量和偏見也是不容忽視的問題。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和偏見會(huì)直接影響模型的表現(xiàn)，就像用有缺陷的教材教學(xué)會(huì)導(dǎo)致學(xué)生產(chǎn)生錯(cuò)誤認(rèn)知。確保數(shù)據(jù)的多樣性、準(zhǔn)確性和公平性對(duì)于開發(fā)可靠的統(tǒng)一模型至關(guān)重要。

評(píng)估方法的不完善也限制了模型的發(fā)展。目前大多數(shù)評(píng)估基準(zhǔn)都是針對(duì)單一任務(wù)設(shè)計(jì)的，缺乏對(duì)理解和生成能力進(jìn)行綜合評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)。這就像分別測試一個(gè)人的閱讀能力和寫作能力，但沒有測試他同時(shí)運(yùn)用這兩種能力解決復(fù)雜問題的綜合測試。

展望未來，統(tǒng)一多模態(tài)模型的發(fā)展前景廣闊。隨著計(jì)算能力的提升和算法的改進(jìn)，這些模型有望在教育、娛樂、設(shè)計(jì)、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。在教育領(lǐng)域，它們可以理解學(xué)生的問題并生成相應(yīng)的圖解說明。在娛樂領(lǐng)域，它們可以根據(jù)劇本描述生成電影場景。在設(shè)計(jì)領(lǐng)域，它們可以理解客戶需求并創(chuàng)作相應(yīng)的設(shè)計(jì)方案。

研究團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，統(tǒng)一多模態(tài)模型的研究仍處于起步階段，還有許多技術(shù)挑戰(zhàn)需要解決。但正是這些挑戰(zhàn)讓這個(gè)領(lǐng)域充滿了機(jī)遇和可能性。隨著更多研究者的參與和技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，未來的AI系統(tǒng)將具備更加全面和強(qiáng)大的多模態(tài)能力，真正實(shí)現(xiàn)理解和創(chuàng)造的完美結(jié)合。

這項(xiàng)綜述性研究為統(tǒng)一多模態(tài)模型領(lǐng)域提供了全面而深入的分析，不僅總結(jié)了當(dāng)前的研究成果，也為未來的發(fā)展指明了方向。對(duì)于研究者來說，這是一份寶貴的參考資料。對(duì)于普通人來說，這讓我們看到了AI技術(shù)發(fā)展的新方向，以及它可能為我們的生活帶來的改變。

Q&A

Q1：統(tǒng)一多模態(tài)模型是什么？它有什么特別之處？ A：統(tǒng)一多模態(tài)模型是一種能夠同時(shí)理解和生成多種類型內(nèi)容（如文字、圖片、音頻等）的AI系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的單一功能AI不同，這種模型就像一個(gè)全才藝術(shù)家，既能看懂畫作內(nèi)容，又能根據(jù)描述創(chuàng)作出精美圖片，實(shí)現(xiàn)了理解和創(chuàng)造能力的完美結(jié)合。

Q2：這些統(tǒng)一模型會(huì)不會(huì)取代現(xiàn)有的專門化AI系統(tǒng)？ A：目前還不會(huì)完全取代，但會(huì)逐漸改變AI應(yīng)用的格局。專門化模型在特定任務(wù)上仍有優(yōu)勢，但統(tǒng)一模型的多功能性使其在需要跨模態(tài)交互的復(fù)雜場景中更有價(jià)值。未來可能會(huì)是兩種模型并存、各有所長的局面。

Q3：普通用戶什么時(shí)候能體驗(yàn)到這些統(tǒng)一多模態(tài)模型？ A：一些統(tǒng)一多模態(tài)能力已經(jīng)在GPT-4o等商業(yè)產(chǎn)品中可以體驗(yàn)，但完全成熟的統(tǒng)一模型可能還需要幾年時(shí)間。目前主要挑戰(zhàn)包括計(jì)算成本高、模型復(fù)雜度大等，隨著技術(shù)進(jìn)步和成本降低，預(yù)計(jì)在未來3-5年內(nèi)會(huì)有更多面向普通用戶的產(chǎn)品出現(xiàn)。