在当今 AI 领域，多模态技术正成为最炙手可热的研究方向之一。随着深度学习算法的不断发展，不同模态数据（如图像、文本、音频、视频等）的融合处理能力正在快速提升。

 

在当今 AI 领域，多模态技术正成为最炙手可热的研究方向之一随着深度学习算法的不断发展，不同模态数据（如图像、文本、音频、视频等）的融合处理能力正在快速提升近期，多模态技术的进步不仅推动了智能交互、信息检索和生成模型的性能提升，也催生了许多基于创新架构的多模态应用。

为了帮助大家更好地理解这一领域的最新发展，我梳理了近期发布的多篇前沿论文，总结了它们的核心方法和研究亮点本文将以简明的方式，逐一分析这些论文中的关键技术点，为你揭示多模态技术的现状及未来趋势第1篇：LMFusion: Adapting Pretrained Language Models for Multimodal Generation。

第一作者：华盛顿大学论文名称:  LMFusion: Adapting Pretrained Language Models for Multimodal Generation作者: 华盛顿大学发表日期: 2024年12月26日

论文链接: https://arxiv.org/abs/2412.15188v2这篇论文介绍了 LMFusion，一个旨在赋予预训练的纯文本大型语言模型（LLMs）多模态生成能力的框架LMFusion 通过利用 Llama-3 的权重来处理文本，并引入额外的并行 Transformer 模块进行图像处理，从而实现文本和图像的任意序列的理解和生成。

该框架在训练时将不同模态的数据分别路由到其专用模块，并在共享的自注意力层中实现跨模态交互通过冻结文本模块并仅训练图像模块，LMFusion 在保持 LLM 语言能力的同时，发展了强大的视觉理解和生成能力。

实验表明，LMFusion 在图像理解方面提高了 20%，图像生成方面提高了 3.6%，同时只使用了 50% 的 FLOPs，并保持了 Llama-3 的语言能力此外，该框架还可以使现有的视觉语言模型具备多模态生成能力。

第2篇：Align Anything: Training All-Modality Models to Follow Instructions with Language Feedback第一作者：北京大学

论文名称:  Align Anything: Training All-Modality Models to Follow Instructions with Language Feedback作者: 北京大学

发表日期: 2024年12月20日论文链接: https://arxiv.org/abs/2412.15838GitHub：https://github.com/PKU-Alignment/align-anything.git

这篇论文提出了一种名为 Align Anything 的框架，旨在训练多模态模型（包括文本、图像、音频和视频）以更好地遵循人类的指令该框架通过语言反馈来改进模型的对齐效果，并引入了一个包含 20 万条多模态人类偏好数据的数据集 align-anything-200k。

此外，论文还提出了一个多模态能力评估框架 eval-anything，用于全面评估模型的性能

第3篇：DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding第一作者：DeepSeek-AI

论文名称:  DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding作者: DeepSeek-AI

发表日期: 2024年12月13日论文链接: https://arxiv.org/abs/2412.10302GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2.git

这篇论文介绍了DeepSeek-VL2，一个先进的混合专家（MoE）视觉语言模型系列该模型通过两项主要升级改进了其前身DeepSeek-VL：一是引入了动态平铺视觉编码策略，用于处理具有不同宽高比的高分辨率图像；二是利用具有。

多头潜在注意力机制的DeepSeekMoE 模型，将键值缓存压缩为潜在向量，以实现高效推理和高吞吐量DeepSeek-VL2 在各种任务中表现出卓越的能力，包括但不限于视觉问题解答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉定位。

该模型系列包含三个变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，分别具有 1.0B、2.8B 和 4.5B 的激活参数DeepSeek-VL2 与现有开源密集和基于 MoE 的模型相比，以相似或更少的激活参数实现了具有竞争力的或最先进的性能。

第4篇：Multimodal Latent Language Modeling with Next-Token Diffusion第一作者：微软论文名称:  Multimodal Latent Language Modeling with Next-Token Diffusion

作者: 微软发表日期: 2024年12月11日论文链接: https://arxiv.org/abs/2412.08635GitHub：https://github.com/microsoft/unilm.git

这篇论文提出了一种名为 LatentLM 的多模态生成模型，它能够统一处理离散数据（例如文本和代码）和连续数据（例如图像、音频、视频）LatentLM 使用因果 Transformer，并引入 next-token diffusion 来自回归地生成潜在向量。

作者提出了 LatentLM 方法来解决这些问题：● 使用 变分自动编码器（VAE） 将连续数据表示为潜在向量● 引入 next-token diffusion 来自回归地预测潜在向量，其中扩散头通过条件化每个 Transformer 隐藏状态来生成潜在向量。

● 为了使表示适合自回归解码，开发了 σ-VAE 来解决方差崩溃的挑战，这对于自回归建模至关重要。

第5篇：TokenFlow: Unified Image Tokenizer for Multimodal Understanding and Generation第一作者：字节跳动论文名称:  TokenFlow: Unified Image Tokenizer for Multimodal Understanding and Generation

作者: 字节跳动发表日期: 2024年12月4日论文链接: https://arxiv.org/abs/2412.03069GitHub：https://github.com/ByteFlow-AI/TokenFlow.git

这篇论文提出了 TokenFlow，一个新型的统一图像分词器，旨在弥合多模态理解和生成之间的差距TokenFlow 解决了先前方法中存在的语义信息和像素级细节之间权衡的问题，它能够同时获取高级语义表示和细粒度视觉特征，这使得它在多模态理解和生成任务中表现出色。

作者提出了 TokenFlow 来解决上述问题，其主要方法包括：1️⃣ 双码本架构：TokenFlow 使用语义编码器和像素编码器分别学习语义和像素级特征，从而避免了语义和像素级信息之间的冲突2️⃣ 共享映射机制：两个编码器通过共享索引映射机制进行关联，确保了语义和像素级特征的对齐，使得模型能够同时访问两种表示。

3️⃣ 多尺度 VQ 结构：TokenFlow 采用多尺度 VQ 结构来增强码本表示的丰富性，从而提高了图像重建和理解性能4️⃣ 多步采样策略：作者提出了一种新的多步采样方法来解决传统 top-k-top-p 采样策略在下一尺度范式中导致的图像崩溃和重复局部模式问题，从而提高了生成图像的连贯性和视觉吸引力。

第6篇：NVILA: Efficient Frontier Visual Language Models第一作者：NVIDIA（英伟达）论文名称:  NVILA: Efficient Frontier Visual Language Models

作者: NVIDIA发表日期: 2024年12月5日论文链接: https://arxiv.org/abs/2412.04468GitHub：https://github.com/NVlabs/VILA.git

这篇论文介绍了 NVILA，这是一个旨在优化效率和准确性的开源视觉语言模型 (VLM) 家族NVILA 基于 VILA 模型构建，通过 “先扩展后压缩” 的方法改进了模型架构，先提高空间和时间分辨率，再压缩视觉标记，从而高效地处理高分辨率图像和长视频。

此外，论文还对 NVILA 的训练、微调和部署等整个生命周期进行了系统性的效率提升研究

第7篇：Mixture-of-Transformers : A Sparse and Scalable Architecture for Multi-Modal Foundation Models第一作者：Meta

论文名称:  Mixture-of-Transformers : A Sparse and Scalable Architecture for Multi-Modal Foundation Models

作者: Meta发表日期: 2024年11月7日论文链接: https://arxiv.org/abs/2411.04996这篇论文提出了一个名为“Mixture-of-Transformers”（MoT）的多模态稀疏Transformer架构，旨在减少大规模多模态模型的预训练计算成本。

MoT通过将非嵌入层的模型参数按模态划分（包括前馈网络、注意力矩阵和层归一化），实现对特定模态的处理，同时在整个输入序列上进行全局自注意力机制MoT在多种配置和模型规模下进行了评估，例如文本和图像生成的Chameleon 7B配置，证明了MoT能够在只使用55.8%的FLOPs情况下与稠密模型性能持平，并在加入语音模态时，MoT仅需37.2%的FLOPs即可达到稠密基线的语音性能。

第8篇：Flex-MoE: Modeling Arbitrary Modality Combination via the Flexible Mixture-of-Experts第一作者：北卡罗来纳大学

论文名称:  Flex-MoE: Modeling Arbitrary Modality Combination via the Flexible Mixture-of-Experts作者: 北卡罗来纳大学

发表日期: 2024年10月31日论文链接: https://arxiv.org/abs/2410.08245v2GitHub：https://github.com/UNITES-Lab/Flex-MoE.git

本论文提出了Flex-MoE（灵活专家混合模型），这是一个新颖的多模态学习框架，旨在应对模态缺失问题传统的多模态学习方法通常依赖于完整数据或单一模态，无法灵活应对任意模态组合Flex-MoE通过引入“缺失模态库”，使得模型可以灵活组合不同的模态，同时保持对缺失数据的鲁棒性。

该框架的核心思想是通过稀疏化的方式和专家网络的设计，保证了多模态数据的有效整合，特别是在模态缺失的情况下

第9篇：γ−MoD: Exploring Mixture-of-Depth Adaptation for Multimodal Large Language Models第一作者：丹麦技术大学论文名称:  γ−MoD: Exploring Mixture-of-Depth Adaptation for Multimodal Large Language Models

作者: 丹麦技术大学发表日期: 2024年10月17日论文链接: https://arxiv.org/abs/2410.13859GitHub：https://github.com/Yaxin9Luo/Gamma-MOD.git

论文提出了γ-MoD（Mixture-of-Depth Adaptation）框架，用于高效适配多模态大语言模型（MLLMs），解决现有模型计算成本高的问题通过引入注意力图的秩（ARank）来识别冗余层并替换为混合深度（MoD）层，γ-MoD实现了90%以上稠密层的稀疏化，同时保持了模型性能，仅在性能上有轻微下降（约-1.5%），但大幅减少了训练和推理时间。

第10篇：Emu3: Next-Token Prediction is All You Need第一作者：BAAI（北京智源）论文名称:  Emu3: Next-Token Prediction is All You Need

作者: BAAI发表日期: 2024年9月27日论文链接: https://arxiv.org/abs/2409.18869GitHub：https://github.com/baaivision/Emu3.git

论文提出了一个名为 Emu3 的多模态模型，专注于基于下一个 token 预测任务的训练通过将图像、文本和视频转化为离散 token，论文展示了 Emu3 在多模态生成和感知任务中的卓越性能，超越了许多任务专用模型（如 SDXL 和 LLaVA-1.6）。

Emu3 的设计摒弃了传统的扩散模型和组合方法，仅使用单一 Transformer 架构实现了高质量的图像、文本和视频生成与理解

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