論文の概要: VARGPT: Unified Understanding and Generation in a Visual Autoregressive Multimodal Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12327v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 17:50:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:22:07.689063
• Title: VARGPT: Unified Understanding and Generation in a Visual Autoregressive Multimodal Large Language Model
• Title（参考訳）: VARGPT:視覚的自己回帰型マルチモーダル大言語モデルにおける統一的理解と生成
• Authors: Xianwei Zhuang, Yuxin Xie, Yufan Deng, Liming Liang, Jinghan Ru, Yuguo Yin, Yuexian Zou,
• Abstract要約: VARGPTは,単一の自己回帰フレームワーク内で視覚的理解と生成を統一する,新しいマルチモーダル大規模言語モデルである。 VarGPTは視覚理解のための次世代予測パラダイムと、視覚自己回帰生成のための次世代予測パラダイムを採用している。 特に、VARGPTは自己回帰的視覚生成と命令-画像合成の能力を自然にサポートし、視覚的理解と生成の両タスクにおいてその汎用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.61292051733335
• License:
• Abstract: We present VARGPT, a novel multimodal large language model (MLLM) that unifies visual understanding and generation within a single autoregressive framework. VARGPT employs a next-token prediction paradigm for visual understanding and a next-scale prediction paradigm for visual autoregressive generation. VARGPT innovatively extends the LLaVA architecture, achieving efficient scale-wise autoregressive visual generation within MLLMs while seamlessly accommodating mixed-modal input and output within a single model framework. Our VARGPT undergoes a three-stage unified training process on specially curated datasets, comprising a pre-training phase and two mixed visual instruction-tuning phases. The unified training strategy are designed to achieve alignment between visual and textual features, enhance instruction following for both understanding and generation, and improve visual generation quality, respectively. Despite its LLAVA-based architecture for multimodel understanding, VARGPT significantly outperforms LLaVA-1.5 across various vision-centric benchmarks, such as visual question-answering and reasoning tasks. Notably, VARGPT naturally supports capabilities in autoregressive visual generation and instruction-to-image synthesis, showcasing its versatility in both visual understanding and generation tasks. Project page is at: \url{https://vargpt-1.github.io/}
• Abstract（参考訳）: VARGPTは,単一の自己回帰フレームワーク内で視覚的理解と生成を統一する,新しいマルチモーダル大規模言語モデルである。 VARGPTは視覚理解のための次世代予測パラダイムと、視覚自己回帰生成のための次世代予測パラダイムを用いる。 VARGPTは、LLaVAアーキテクチャを革新的に拡張し、MLLM内で効率的なスケールワイドの自己回帰視覚生成を実現し、単一のモデルフレームワーク内で混合モード入力と出力をシームレスに調整する。 我々のVARGPTは、事前学習フェーズと2つの混合視覚訓練フェーズからなる、特別に訓練されたデータセットの3段階の統合トレーニングプロセスを実行している。 統合されたトレーニング戦略は、視覚的特徴とテキスト的特徴の整合性を達成し、理解と生成の両方に対する指示の強化と、視覚的生成品質の向上を目的としている。 マルチモデル理解のためのLLAVAベースのアーキテクチャにもかかわらず、VARGPTは視覚的質問応答や推論タスクなど、様々な視覚中心のベンチマークにおいて、LLaVA-1.5を著しく上回っている。 特に、VARGPTは自己回帰的視覚生成と命令-画像合成の能力を自然にサポートし、視覚的理解と生成の両タスクにおいてその汎用性を示す。 Project page is at: \url{https://vargpt-1.github.io/}

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