論文の概要: ChatUMM: Robust Context Tracking for Conversational Interleaved Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06442v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 07:11:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.273957
• Title: ChatUMM: Robust Context Tracking for Conversational Interleaved Generation
• Title（参考訳）: ChatUMM:対話型インターリーブ生成のためのロバストコンテキストトラッキング
• Authors: Wenxun Dai, Zhiyuan Zhao, Yule Zhong, Yiji Cheng, Jianwei Zhang, Linqing Wang, Shiyi Zhang, Yunlong Lin, Runze He, Fellix Song, Wayne Zhuang, Yong Liu, Haoji Zhang, Yansong Tang, Qinglin Lu, Chunyu Wang,
• Abstract要約: 統一マルチモーダルモデル(UMM)は目覚ましい進歩を遂げているが、シングルターン相互作用パラダイムによって制約されている。 本稿では,対話型統合モデルChatUMMを提案する。 ChatUMMは、連続的な会話の流れとしてシリアライズされたテキストイメージストリームをモデル化するインターリーブされたマルチターントレーニング戦略に由来する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.19929499646892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unified multimodal models (UMMs) have achieved remarkable progress yet remain constrained by a single-turn interaction paradigm, effectively functioning as solvers for independent requests rather than assistants in continuous dialogue. To bridge this gap, we present ChatUMM. As a conversational unified model, it excels at robust context tracking to sustain interleaved multimodal generation. ChatUMM derives its capabilities from two key innovations: an interleaved multi-turn training strategy that models serialized text-image streams as a continuous conversational flow, and a systematic conversational data synthesis pipeline. This pipeline transforms a diverse set of standard single-turn datasets into fluid dialogues through three progressive stages: constructing basic stateful dialogues, enforcing long-range dependency resolution via ``distractor'' turns with history-dependent query rewriting, and synthesizing naturally interleaved multimodal responses. Extensive evaluations demonstrate that ChatUMM achieves state-of-the-art performance among open-source unified models on visual understanding and instruction-guided editing benchmarks, while maintaining competitive fidelity in text-to-image generation. Notably, ChatUMM exhibits superior robustness in complex multi-turn scenarios, ensuring fluid, context-aware dialogues.
• Abstract（参考訳）: 統一マルチモーダルモデル (UMM) は, 連続対話におけるアシスタントよりも独立した要求の解法として効果的に機能する単一ターン相互作用パラダイムによって, 目覚ましい進歩を遂げている。 このギャップを埋めるために、ChatUMMを紹介します。 会話統合モデルとして、インターリーブされたマルチモーダル生成を維持するために、堅牢なコンテキストトラッキングに優れる。 ChatUMMは、シリアライズされたテキストイメージストリームを連続的な会話フローとしてモデル化するインターリーブされたマルチターントレーニング戦略と、システマティックな会話データ合成パイプラインという、2つの重要なイノベーションから生まれた。 このパイプラインは、基本的なステートフルな対話の構築、‘distractor’ターンによる長距離依存解決と履歴依存のクエリ書き換え、自然にインターリーブされたマルチモーダル応答の合成という3つの段階を通じて、さまざまな標準シングルターンデータセットを流体対話に変換する。 広汎な評価により,ChatUMMはテキスト・ツー・イメージ生成における競争力を維持しつつ,視覚的理解と命令誘導型編集ベンチマークにおいて,オープンソース統一モデル間の最先端性能を実現していることが示された。 特に、ChatUMMは複雑なマルチターンシナリオにおいて優れた堅牢性を示し、流動的でコンテキスト対応の対話を保証する。

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