理解生成协同促进？华为诺亚提出ILLUME，15M数据实现多模态理解生成一体化

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华为诺亚方舟实验室推出ILLUME：一款高效的多模态大模型，兼具图像理解和生成能力

AIxiv专栏持续报道全球顶尖AI研究成果。 华为诺亚方舟实验室近期发布的ILLUME模型，在多模态理解与生成领域展现出显著优势，值得关注。ILLUME旨在将视觉理解和生成能力整合到单一框架中，实现类人智能（AGI）的突破。通过统一理解和生成，ILLUME能够更深入地理解视觉、文本和世界本质之间的联系，从而在复杂场景中实现更智能、灵活的交互和任务执行。

ILLUME的核心架构基于LLM，采用“连续图像输入+离散图像输出”的设计，巧妙地融合了多模态理解和生成能力。其高效的关键在于：

• 精简的数据需求： ILLUME仅使用约15M的图文对数据，就实现了在视觉理解（包括自然图像和文档图表）、生成和编辑等多种任务上的出色表现，超越了现有许多统一模型（如Chameleon, Show-O 和 Janus），并与专用单任务模型性能相当。

• 创新的训练策略： ILLUME采用三阶段训练策略，分步强化模型的多模态能力：图像重建、图文对齐预训练以及针对高质量数据的微调。

• 高效的视觉词表： ILLUME采用语义特征重建的方式构造视觉词表，直接在高层语义空间中完成图文对齐，显著提升了训练效率。

- 论文标题：ILLUME: Illuminating Your LLMs to See, Draw, and Self-Enhance

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.06673

此外，ILLUME还提出了一种自提升式多模态对齐策略。通过让模型对自身生成的负样本进行自我评估，ILLUME的理解和生成能力可以相互促进，实现协同进化。 这种自我评估机制帮助模型识别并纠正自身的不足，从而不断提升性能。

ILLUME在多个基准测试中展现了其在多模态理解、图像生成和图像编辑任务上的优异性能，其结果详见论文。 ILLUME的出现，为高效的多模态模型训练和应用提供了新的思路，也为推动AGI研究迈出了重要一步。

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