SEED-X: Multimodal Models with Unified Multi-granularity Comprehension and Generation

多模态基础模型的快速演进已经在视觉语言理解和生成方面取得了显著进展，例如我们之前的工作SEED-LLaMA。然而，由于模型对于各种用户指令和不同的视觉数据的有效响应能力有限，因此它的能力与实际应用之间仍存在差距。在本文中，我们通过整合两个增强特性来弥合这一差距：（1）理解任意大小和比例的图像，以及（2）实现多粒度图像生成。我们提出了一个统一且多才多艺的基础模型，即SEED-X，它能够为理解和生成任务建模多粒度的视觉语义。除了在公共基准测试中具有竞争力的结果外，SEED-X还在指令调整后展示了其在各个领域处理实际应用的有效性。我们希望我们的工作能够激发未来研究对于多才多艺的多模态基础模型在实际应用中所能实现的可能性。模型、代码和数据集将在https://github.com/AILab-CVC/SEED-X上发布。

SEED-X论文试图解决如何使多模态基础模型在真实世界应用中更具实用性的问题。

SEED-X通过整合两个增强功能：理解任意大小和比例的图像以及实现多粒度图像生成，构建了一个统一且多功能的基础模型，能够对多粒度视觉语义进行建模，以应对各种真实世界应用场景。

论文在公共基准测试中取得了竞争性的结果，同时展示了在指令调整后，SEED-X在各个领域的真实应用中的有效性。论文提供了模型、代码和数据集，可在https://github.com/AILab-CVC/SEED-X上获取。值得关注的是，SEED-X具有处理多模态数据的能力，同时能够对多粒度图像进行建模和生成。

在这个领域中，最近的相关研究包括ViLBERT、LXMERT、UNITER等。