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在人工智能领域④，有两类模型一直沿着不同的轨道发展：一类擅长"理解"图像和文字⑦，就像一个能看懂图片并回答问题的智能助手⑩；另一类则擅长"创造"图像▓，就像一位根据文字描述作画的数字艺术家⑪。直到最近❶，这两种能力很少能在同一个AI系统中完美共存⑫。这正是阿里巴巴集团联合多所高校研究人员在最新综述论文中探讨的热门话题⑳。

这篇题为《统一多模态理解与生成模型：进展⑩、挑战与机遇》的重要综述论文由阿里巴巴集团的研究团队主导③，作者包括来自阿里巴巴集团的Xinjie Zhang③、Jintao Guo④、Shanshan Zhao③，以及Minghao Fu❸、Lunhao Duan⑰、Guo-Hua Wang⑯、Qing-Guo Chen❷、Zhao Xu①、Weihua Luo和Kaifu Zhang❸。该论文于2025年5月发表在arXiv预印本平台⑱，编号为arXiv:2505.02567v2❷。

一❷、为什么我们需要"全能型"AI系统⑳？

想象一下②，如果你家里有两位外国朋友：一位只能听懂你说的话并回答问题⑬，另一位则只能根据你的描述画画❸，但不能回答你的问题⑩。虽然他们各自都很有才华❷，但你必须在两人之间不断切换才能完成复杂任务⑰。这就是当今人工智能领域的现状——我们有出色的"理解型"模型和"生成型"模型⑧，但它们像两个分离的世界⑯，很少能融为一体⑤。

最近⑰，研究人员开始探索一个令人兴奋的方向：能否创造一个既能理解图像和文字②，又能创作高质量图像的"全能型"AI系统①？就像一位既能欣赏艺术品并对其发表见解④，又能亲自创作艺术的全能艺术大师⑭。这样的系统不仅能让我们与AI的交流更自然⑱，还能实现前所未有的复杂任务❶，如根据详细指令修改图像❶、创建连贯的图文故事❷，或将视觉分析转化为直观的图像输出⑤。

2025年3月⑩，OpenAI推出的GPT-4o展示了这一方向的巨大潜力⑤，它不仅能理解多种模态的输入④，还能生成各类输出⑮，引发了学术界和工业界对统一多模态模型的广泛兴趣⑫。然而⑲，创建这样的统一系统面临着巨大的挑战❶，正如阿里巴巴的研究团队在本文中深入探讨的那样⑦。

二①、为什么构建统一模型如此困难❸？

要理解构建统一模型的难度⑪，我们可以想象两种完全不同的烹饪技巧：西式烘焙和中式炒菜⑱。虽然两者都能做出美食⑩，但它们使用的工具⑨、原料处理方法和烹饪流程完全不同⑱。同样⑮，目前的AI世界也分为两大阵营⑪，使用着截然不同的"烹饪方法"②。

在"理解"这边④，主流模型采用所谓的"自回归"方法⑫，就像写小说一样❸，一个词接一个词地生成内容⑥。这些模型⑮，如GPT家族⑩，通常采用"解码器"结构❶，擅长的是文本处理和逻辑推理⑮。当它们需要处理图像时⑲，会把图像转换成一种类似文本的表示⑯，然后用处理文本的方式来理解图像⑥。

而在"生成图像"这边⑧，主流技术则基于"扩散模型"❷，这是一种完全不同的方法⑨。想象你有一张充满噪点的照片⑮，扩散模型就像一位专业修图师⑲，能一步步去除噪点⑩，最终呈现出清晰的图像①。这种方法使用的是名为UNet或DiT的特殊架构⑤，配合像CLIP这样的先进文本编码器⑯。

这两种方法就像烹饪中的烘焙和炒菜⑤，各有所长❸，但融合起来却异常困难❸。自回归模型在图像生成方面的表现不如扩散模型⑰，但它们与大语言模型共享结构❶，更适合构建统一系统⑨。因此⑪，关键挑战在于：如何让这两种不同"烹饪流派"的优势在同一个"厨房"中发挥作用⑲？

此外⑱，还有一个关键问题：如何有效地将图像转换成适合自回归模型处理的"标记"⑳。有些方法使用像VQGAN这样的像素级编码器⑬，另一些则使用像CLIP这样的语义编码器⑲，每种方法都有其优缺点⑫。就像要决定是将蔬菜切成丁还是切成丝▓，不同的处理方式会影响最终的烹饪效果⑰。

三④、统一模型的三大架构流派

在这个新兴的统一模型领域④，研究者们提出了三种主要的架构方向③，就像建筑师尝试不同的设计理念来建造同一座桥梁⑬。阿里巴巴的研究团队将这些方法分为三大类：基于扩散的模型⑤、基于自回归的模型②，以及结合两者的混合模型⑰。

基于扩散的统一模型⑬、基于扩散的统一模型就像一位既会修复老照片又能根据描述创作新照片的数字艺术家⑰。在这类模型中⑬，代表作是Dual Diffusion②，它引入了一个双分支的扩散过程⑳，同时处理文本和图像⑤。

想象一下❶，当你给这位艺术家一对照片和文字描述⑧，他会先使用专业工具将它们转换成特殊的"创作草稿"⑲。然后⑰，他会在这些草稿上添加一些随机的"艺术噪点"⑮，使它们变得模糊不清②。

接下来⑰，神奇的部分开始了：艺术家开始同时"修复"这两份带有噪点的草稿⑦，逐步使它们变得清晰⑧。关键是⑱，在修复过程中③，文字草稿和图像草稿会相互"交流"——文字会指导图像的修复⑲，图像也会帮助文字表达更加精确❷。这种双向交流确保了最终的文字和图像在内容上高度一致⑫。

完成修复后⑦，艺术家会用特殊工具将修复好的草稿转换成最终的作品：一段自然流畅的文字和一幅高清的图像❸。

虽然这种方法能产生高质量的图像和文本⑨，但它也面临一些挑战：多轮扩散迭代会导致处理速度较慢④；双分支架构增加了模型的复杂性②；而且对噪点水平很敏感⑩，可能影响输出质量⑪。

基于自回归的统一模型④、基于自回归的统一模型则像一位擅长讲故事的艺术家⑱，他能一段一段地创作出连贯的文字和图像❶。这类模型通常基于像LLaMA▓、Vicuna或Qwen这样的大语言模型⑯，将文本和图像视为一种统一的"序列"来处理❸。

根据处理图像的方式不同⑯，这类模型又可以细分为四种类型：

第一种是像素编码模型⑰，如LWM❷、Chameleon和ANOLE①。这些模型使用VQGAN等工具将图像压缩成一系列离散的"图像单词"⑦，然后像处理文本一样逐个生成这些"图像单词"①。这就像艺术家先将复杂的画面概念化为一系列简单的视觉元素⑦，然后一步步构建完整画面⑰。

第二种是语义编码模型⑳，如Emu⑭、DreamLLM和VL-GPT⑧。这些模型使用CLIP等工具提取图像的高级语义特征⑦，然后使用扩散模型将这些特征转换回图像⑬。这更像是艺术家先理解画面的整体概念和情感⑰，然后才开始具体创作②。

第三种是可学习查询编码模型⑨，如SEED系列和MetaQueries⑰。这些模型不是直接编码整个图像⑮，而是学习一组"查询令牌"来提取图像中最重要的信息❶。这就像艺术家不会记住画面的每个细节⑤，而是抓住关键的构图元素和视觉重点⑪。

第四种是混合编码模型⑪，如Janus和VARGPT⑤。这些模型结合了像素级和语义级的编码方法⑪，试图兼顾两种方法的优势▓。这就像艺术家同时关注画面的整体概念和具体细节⑫，既不失大局观⑫，又不忽视精细之处⑥。

每种方法都有其优缺点⑬。像素编码保留了更多细节但产生的序列更长❷；语义编码更简洁但可能丢失低级视觉信息⑰；可学习查询更灵活但可能难以处理复杂场景⑪；混合编码更全面但也更复杂⑯。

融合自回归和扩散的混合模型

第三种架构是混合模型⑫，如Transfusion⑩、Show-o和MonoFormer⑮，它们试图将自回归和扩散这两种"烹饪方法"融合在一起⑩。这就像一位创新的厨师⑲，将东西方烹饪技巧融为一体⑩，创造出前所未有的美食体验⑤。

在这类模型中⑱，文本内容是通过自回归方式一个词一个词地生成的④，保留了大语言模型的强大推理能力⑬；而图像则是通过多步扩散过程生成的▓，利用了扩散模型在视觉质量方面的优势❶。这种组合让模型既能进行复杂的语言推理⑦，又能生成高质量的图像⑲。

比如③，在Transfusion模型中❶，当你描述"一只戴着墨镜的猫坐在海滩上"时⑬，模型会先用自回归方式理解这个描述❸，然后通过扩散过程逐步从噪点中"浮现"出符合描述的图像⑳。整个过程中②，文本理解和图像生成相互指导⑬，确保最终生成的图像准确反映文本描述的内容⑰。

这种混合方法虽然结合了两种技术的优势②，但也面临计算成本高⑨、架构复杂等挑战⑲。不过⑨，它代表了一个极具前景的研究方向⑲。

四⑮、超越图文：走向全模态统一模型

随着研究的深入④，一些前沿工作开始探索不仅限于文本和图像的统一模型⑰，而是能够处理音频②、视频⑬、语音等多种模态的"全能型"AI系统⑯。这就像从训练双语翻译官⑱，发展到培养精通十几种语言的语言大师❷。

例如①，Spider利用ImageBind支持文本⑨、图像⑲、视频⑮、音频等多种模态的输入和输出⑪。OmniFlow集成了HiFiGen用于音频和音乐生成❸，SD-VAE用于图像处理②，使用MMDiT作为骨干网络⑰。AnyGPT则利用EnCodec进行音频标记化⑦，SpeechTokenizer处理语音⑪，训练了一个带有模态特定前缀的统一Transformer⑦。

这些"全能型"模型展示了人工智能向通用基础模型发展的趋势⑤，能够理解和生成人类感官输入和交流的全部范围⑬。然而②，它们也面临着诸多挑战❷，如模态不平衡⑫、可扩展性问题以及跨模态语义一致性等⑩。

五⑭、数据集与评测：统一模型的"训练场"与"考场"

要训练一个既能理解又能生成的统一模型③，就需要大量高质量⑤、多样化的训练数据⑭，就像培养一位全能艺术家需要接触各种艺术形式和风格⑫。研究者们根据不同用途❸，开发了多种数据集❷。

在多模态理解方面❷，有像LAION-5B这样包含近60亿图文对的庞大数据集⑲，还有COYO和DataComp等经过精心筛选的高质量数据集⑰。这些就像艺术家的基础学习材料②，帮助模型理解图像和文本之间的关联⑭。

对于文本到图像生成任务③，研究者们使用了LAION-Aesthetics②、JourneyDB等数据集⑪。这些相当于艺术创作的示范作品⑥，展示了如何根据文字描述创作出精美图像⑱。

在图像编辑方面②，MagicBrush提供了约1万个手动标注的真实图像编辑样本⑦，HQ-Edit包含约20万高分辨率编辑样本⑪，这些就像教导艺术家如何根据指令修改已有作品⑧。

此外⑭，还有像Multimodal C4这样包含超过1亿文档和5.71亿图像的交错图文数据集⑩，以及针对特定任务的专门数据集⑲。这些丰富多样的数据集为统一模型提供了全面的"训练材料"❶。

评估统一模型的性能也需要专门的基准测试⑤，这些测试覆盖了从基础理解到复杂推理⑭、从图像生成到图像编辑等各个方面③。比如⑯，MMBench提供了3千个双语多选题来评估模型的跨语言比较能力❶；MMMU增加了1.15万个大学水平的多模态问题来测试领域知识和逻辑推理▓；而T2I-CompBench则专门评估模型生成符合复杂文本描述的图像的能力⑱。

这些数据集和基准测试就像艺术学院的课程和考试❶，全面评估模型在各个方面的能力▓，推动着统一模态模型的不断进步▓。

六⑤、统一模型面临的挑战与未来机遇

尽管统一多模态模型取得了令人印象深刻的进展⑳，但这个领域仍处于起步阶段⑧，面临着几个关键挑战❸。

首先是标记化和压缩策略的效率问题⑨。视觉和文本数据维度极高⑫，导致极长的标记序列③。想象一下❷，如果一张普通图片需要用成千上万个"词"来描述②，那么处理起来就会非常耗时且占用大量内存⑫。研究者需要找到更有效的方法来压缩这些信息⑫，同时保持表达的准确性⑭。

其次是跨模态注意力的性能瓶颈▓。随着图像分辨率和上下文长度的增加⑰，计算成本急剧上升⑤。这就像让一个人同时关注一本厚书和一幅复杂画作中的每个细节⑨，几乎是不可能的任务⑯。稀疏或层次化注意力机制可能是解决这一问题的方向⑬。

第三是预训练数据集的噪声和偏见问题⑦。特别是对于复杂图像构图和交错图文数据⑱，现有数据集常常包含噪声或偏见❷。这就像用不准确或有偏见的教材来培训学生⑮，inevitably会影响最终的学习成果①。可靠的数据过滤①、去偏见和合成技术对于确保模型的公平性和稳健性至关重要⑥。

第四是评估协议的局限性⑥。目前的评估通常针对单一任务进行⑥，缺乏对统一模型在整体上的综合评估②。特别是对于图像编辑和交错图文生成等复杂任务⑲，尤其需要更全面的基准测试⑬。

未来③，统一多模态模型有望在几个方向取得突破：首先是架构设计的创新①，包括新型标记化方法▓、更高效的训练策略等②；其次是数据集策略的优化⑯，如混合真实和合成数据⑰、去除偏见等⑩；最后是评估方法的改进⑳，发展更全面⑦、更公平的基准测试▓。

值得注意的是⑱，当前的统一多模态模型主要关注图像理解和文本到图像生成❶，而像图像编辑这样的复杂功能通常需要通过后期微调才能实现③。更高级的功能❸，如空间控制的图像生成⑭、多主体驱动的图像生成以及交错图文生成⑮，在统一框架中仍有很大的探索空间⑤。

结语：AI的全能时代即将到来

归根结底⑮，统一多模态模型代表了AI发展的一个激动人心的新方向——从专注于单一能力的"专家系统"向集成多种能力的"全能系统"过渡⑥。就像人类不仅可以理解所见所闻⑯，还能表达思想和创造艺术②，未来的AI系统也将能够无缝地理解和生成各种形式的内容②。

阿里巴巴研究团队的这篇综述不仅系统地梳理了当前统一多模态模型的研究现状⑭，还指出了未来的发展方向和机遇⑪。随着像GPT-4o这样的模型展示出越来越强大的多模态能力①，我们可以期待在不久的未来⑨，AI将能够更自然②、更直观地与人类交流和创造❸。

这不仅对技术本身是一个重大进步⑥，也将为内容创作⑪、教育⑪、医疗⑤、设计等众多领域带来革命性的变化⑩。想象一下⑳，未来的AI助手不仅能理解你的问题并用文字回答①，还能即时创建符合你需求的图像⑪、视频或音频▓，甚至能根据你的反馈进行精确的编辑和调整❷。

对于有兴趣深入了解这一领域的读者⑬，可以访问阿里巴巴研究团队在GitHub上提供的相关资料⑮，包括论文引用⑫、数据集和基准测试等信息⑳。随着研究的不断深入和技术的快速迭代⑭，统一多模态模型必将迎来更加光明的未来⑳。

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