ModaVerse: Efficiently Transforming Modalities with LLMs
作者: Xinyu Wang, Bohan Zhuang, Qi Wu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-04-04)
备注: CVPR2024
💡 一句话要点
提出ModaVerse以高效转换多模态信息
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 输入输出对齐 自然语言处理 图像理解 视频分析 音频处理 训练效率
📋 核心要点
- 现有多模态大语言模型在特征对齐和训练效率上存在显著不足，导致计算和数据成本高昂。
- 本文提出了一种新的输入/输出对齐机制，直接在自然语言层面进行对齐，简化了训练过程。
- 实验结果显示，ModaVerse在多个基准测试中与现有最先进模型性能相当，同时显著提高了训练效率。
📝 摘要（中文）
人类能够理解多种模态并在其间无缝传递信息。本文介绍了ModaVerse，一个多模态大语言模型（MLLM），能够理解和转换图像、视频和音频等多种模态的内容。现有的MLLM框架主要依赖于文本和非文本特征的潜在空间对齐，这一过程通常需要对多个投影层进行广泛的训练。受LLM-as-agent方法的启发，我们提出了一种新的输入/输出（I/O）对齐机制，直接在自然语言层面进行对齐，简化了现有MLLM的多阶段训练过程，从而显著降低了数据和计算成本。实验结果表明，我们的方法在多个基准测试中表现出与最先进技术相当的性能，同时在数据使用和训练时间上实现了显著效率提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态大语言模型在特征对齐和训练效率上的不足，尤其是潜在空间对齐所需的复杂训练过程。
核心思路：提出了一种新的输入/输出对齐机制，直接在自然语言层面进行对齐，避免了潜在特征对齐的复杂性，从而简化了训练流程。
技术框架：整体架构包括一个多模态大语言模型，结合了文本和多模态数据的生成模型，采用直接的I/O对齐机制，减少了多阶段训练的需求。
关键创新：最重要的创新在于通过自然语言层面的对齐机制，显著降低了数据和计算成本，与传统方法相比，简化了训练流程。
关键设计：在模型设计中，采用了优化的损失函数和网络结构，以支持高效的多模态信息转换，同时确保输出与生成模型输入的有效对齐。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ModaVerse在多个基准测试中达到了与当前最先进模型相当的性能，同时在数据使用和训练时间上实现了显著的效率提升，具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动内容生成、视频分析和多模态交互系统等。通过高效的多模态信息转换，ModaVerse能够提升人机交互的自然性和流畅性，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Humans possess the capability to comprehend diverse modalities and seamlessly transfer information between them. In this work, we introduce ModaVerse, a Multi-modal Large Language Model (MLLM) capable of comprehending and transforming content across various modalities including images, videos, and audio. Predominant MLLM frameworks have largely relied on the alignment of latent spaces of textual and non-textual features. This alignment process, which synchronizes a language model trained on textual data with encoders and decoders trained on multi-modal data, often necessitates extensive training of several projection layers in multiple stages. Inspired by LLM-as-agent methodologies, we propose a novel Input/Output (I/O) alignment mechanism that operates directly at the level of natural language. It aligns the LLM's output with the input of generative models, avoiding the complexities associated with latent feature alignments, and simplifying the multiple training stages of existing MLLMs into a single, efficient process. This conceptual advancement leads to significant reductions in both data and computational costs. By conducting experiments on several benchmarks, we demonstrate that our approach attains comparable performance with the state of the art while achieving considerable efficiencies in data usage and training duration.