TBAC-UniImage: Unified Understanding and Generation by Ladder-Side Diffusion Tuning

📄 arXiv: 2508.08098v2 📥 PDF

作者: Junzhe Xu, Yuyang Yin, Xi Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-11 (更新: 2025-08-14)

💡 一句话要点

提出TBAC-UniImage以解决多模态理解与生成的深度整合问题

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

关键词: 多模态理解 生成模型 扩散模型 大语言模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的扩散基础统一模型存在生成条件连接浅显和计算成本高昂的两大主要问题。
  2. 论文提出通过使用多层次的MLLM表示作为扩散模型的生成条件，形成更深层次的理解与生成整合。
  3. TBAC-UniImage在多模态理解与生成任务中表现出显著的性能提升，具体数据未知。

📝 摘要（中文）

本文介绍了TBAC-UniImage，这是一种新颖的多模态理解与生成统一模型。通过深度整合预训练的扩散模型与多模态大语言模型（MLLM），我们克服了现有扩散基础统一模型的两大主要局限性。以往方法仅使用MLLM的最终隐藏状态作为生成条件，导致生成器与MLLM中丰富的层次表示之间的连接较为浅显。另一种方法则是从头开始预训练统一生成架构，计算成本高昂，限制了许多研究者的使用。我们的工作探索了一种新范式，利用MLLM多个不同层次的表示作为扩散模型的生成条件，从而实现了理解与生成的更深层次和更细致的统一。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态理解与生成的深度整合问题。现有方法往往依赖于MLLM的最终隐藏状态，导致生成器与层次表示之间的连接较为浅显，且从头预训练的架构计算成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用MLLM多个不同层次的表示作为扩散模型的生成条件。这样设计的目的是为了充分利用MLLM中丰富的层次信息，从而实现更深层次的理解与生成整合。

技术框架：TBAC-UniImage的整体架构包括预训练的扩散模型和多模态大语言模型。扩散模型作为生成器，接收来自MLLM不同层次的表示，以实现更细致的生成过程。

关键创新：最重要的技术创新在于将多层次的MLLM表示作为生成条件，而非仅依赖最终隐藏状态。这一方法显著提升了生成器与理解过程之间的深度连接。

关键设计：在模型设计中，关键参数设置和损失函数的选择尚未详细披露，但整体架构强调了多层次信息的融合与利用。具体的网络结构和训练细节未知。

📊 实验亮点

TBAC-UniImage在多模态理解与生成任务中表现出显著的性能提升，具体的性能数据和对比基线尚未披露，但其方法论的创新性为未来研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

TBAC-UniImage的研究成果在多模态内容生成、图像与文本的交互理解等领域具有广泛的应用潜力。其深度整合的特性能够提升人机交互的自然性和智能化水平，未来可能在智能助手、自动内容生成等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces TBAC-UniImage, a novel unified model for multimodal understanding and generation. We achieve this by deeply integrating a pre-trained Diffusion Model, acting as a generative ladder, with a Multimodal Large Language Model (MLLM). Previous diffusion-based unified models face two primary limitations. One approach uses only the MLLM's final hidden state as the generative condition. This creates a shallow connection, as the generator is isolated from the rich, hierarchical representations within the MLLM's intermediate layers. The other approach, pretraining a unified generative architecture from scratch, is computationally expensive and prohibitive for many researchers. To overcome these issues, our work explores a new paradigm. Instead of relying on a single output, we use representations from multiple, diverse layers of the MLLM as generative conditions for the diffusion model. This method treats the pre-trained generator as a ladder, receiving guidance from various depths of the MLLM's understanding process. Consequently, TBAC-UniImage achieves a much deeper and more fine-grained unification of understanding and generation.