TokLIP: Marry Visual Tokens to CLIP for Multimodal Comprehension and Generation

📄 arXiv: 2505.05422v2 📥 PDF

作者: Haokun Lin, Teng Wang, Yixiao Ge, Yuying Ge, Zhichao Lu, Ying Wei, Qingfu Zhang, Zhenan Sun, Ying Shan

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-08 (更新: 2025-08-15)

备注: Technical Report

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TokLIP以解决多模态理解与生成中的高计算开销问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态理解 视觉token化 CLIP 自回归训练 生成模型 高层语义 数据效率

📋 核心要点

  1. 现有的多模态方法在理解性能和计算开销上存在显著不足，限制了其应用。
  2. TokLIP通过语义化VQ token并结合CLIP语义，提出了一种新的视觉token化器，支持高效的多模态训练。
  3. 实验结果显示，TokLIP在数据效率和生成能力上均有显著提升，适用于多种自回归任务。

📝 摘要（中文）

在多模态统一的基础上，现有的基于token的方法如Chameleon和Emu3面临着高训练计算开销和理解性能不足的挑战，主要由于缺乏高层语义。本文提出了TokLIP，一种视觉token化器，通过语义化向量量化（VQ）token并结合CLIP级别的语义，增强了理解能力，同时支持标准VQ token的端到端多模态自回归训练。TokLIP将低层离散VQ token化器与基于ViT的token编码器相结合，以捕捉高层连续语义。与以往方法（如VILA-U）不同，TokLIP解耦了理解和生成的训练目标，使得可以直接应用先进的VQ token化器，而无需定制的量化操作。实验结果表明，TokLIP在数据效率上表现出色，赋予视觉token高层语义理解能力，同时增强低层生成能力，适用于自回归Transformer的理解和生成任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态方法在理解性能和计算开销上的不足，尤其是缺乏高层语义导致的性能限制。

核心思路：TokLIP通过将低层离散VQ token与ViT基础的token编码器结合，语义化token以捕捉高层语义，从而提升理解能力和生成能力。

技术框架：TokLIP的整体架构包括一个低层的离散VQ token化器和一个基于ViT的token编码器，支持端到端的多模态自回归训练。

关键创新：TokLIP的核心创新在于解耦理解和生成的训练目标，使得可以直接应用先进的VQ token化器，而无需复杂的量化操作，这与以往方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，TokLIP采用了标准的VQ token化器，并通过特定的损失函数来优化理解和生成任务的性能，确保了高效的训练过程。

📊 实验亮点

TokLIP在实验中展现出卓越的数据效率，显著提升了视觉token的高层语义理解能力和低层生成能力。与基线方法相比，TokLIP在多个自回归任务上实现了性能的显著提升，具体数据未提供，但效果显著。

🎯 应用场景

TokLIP在多模态理解和生成任务中具有广泛的应用潜力，尤其是在图像与文本的结合、视频理解以及人机交互等领域。其高效的训练和生成能力将推动智能系统的进一步发展，提升多模态应用的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Pioneering token-based works such as Chameleon and Emu3 have established a foundation for multimodal unification but face challenges of high training computational overhead and limited comprehension performance due to a lack of high-level semantics. In this paper, we introduce TokLIP, a visual tokenizer that enhances comprehension by semanticizing vector-quantized (VQ) tokens and incorporating CLIP-level semantics while enabling end-to-end multimodal autoregressive training with standard VQ tokens. TokLIP integrates a low-level discrete VQ tokenizer with a ViT-based token encoder to capture high-level continuous semantics. Unlike previous approaches (e.g., VILA-U) that discretize high-level features, TokLIP disentangles training objectives for comprehension and generation, allowing the direct application of advanced VQ tokenizers without the need for tailored quantization operations. Our empirical results demonstrate that TokLIP achieves exceptional data efficiency, empowering visual tokens with high-level semantic understanding while enhancing low-level generative capacity, making it well-suited for autoregressive Transformers in both comprehension and generation tasks. The code and models are available at https://github.com/TencentARC/TokLIP.