VILA-U: a Unified Foundation Model Integrating Visual Understanding and Generation

VILA-U是一个统一的基础模型，集成了视频、图像、语言的理解和生成。传统的视觉语言模型（VLMs）使用独立的模块来理解和生成视觉内容，这可能导致不对齐和增加复杂性。相反，VILA-U采用单个自回归下一个令牌预测框架来完成这两个任务，消除了需要使用扩散模型等其他组件的需求。这种方法不仅简化了模型，而且在视觉语言理解和生成方面实现了接近最先进的性能。VILA-U的成功归因于两个主要因素：统一的视觉塔，可以在预训练期间将离散的视觉令牌与文本输入对齐，增强视觉感知；自回归图像生成可以使用高质量的数据集实现与扩散模型类似的质量。这使得VILA-U能够使用完全基于令牌的自回归框架与更复杂的模型相媲美。

VILA-U旨在解决传统视觉语言模型中理解和生成视觉内容需要使用不同模块的问题，导致对齐困难和复杂度增加的问题。

VILA-U使用单一的自回归下一个令牌预测框架来同时完成视觉语言理解和生成任务，消除了扩散模型等额外组件的需求。该方法不仅简化了模型，而且在视觉语言理解和生成方面实现了接近最先进的性能。

VILA-U的成功归因于两个主要因素：统一的视觉塔，在预训练期间将离散视觉令牌与文本输入对齐，增强了视觉感知能力；自回归图像生成可以通过高质量的数据集实现与扩散模型相似的质量。这使得VILA-U可以使用完全基于令牌的自回归框架与更复杂的模型相媲美。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如CLIP、DALL-E等。