前沿统一架构
学术界正致力于打破模态和任务的界限，追求 "One Model for All"——单一模型同时处理理解与生成、多种模态。
统一架构演进
| 阶段 | 代表模型 | 能力范围 |
|---|---|---|
| 专用模型 | CLIP + SD | 各司其职 |
| 多任务 | LLaVA, BLIP-2 | 多模态理解 |
| 统一模型 | Show-o, Chameleon | 理解+生成 |
Show-o：自回归与 Flow 的融合
Show-o 创造性地在单一模型中集成两种建模方式。
架构设计
双模式建模
| 模式 | 目标 | Attention Mask | 预测目标 |
|---|---|---|---|
| 自回归 (AR) | 文本 | Causal（因果） | 下一个 Token |
| Flow Matching | 图像 | Full（全连接） | 去噪 |
动态模式切换
python
def forward(self, text_tokens, image_tokens, mode):
if mode == "understanding":
# 图像作为条件，自回归生成文本
mask = create_causal_mask(text_tokens)
return self.generate_text(image_tokens, text_tokens, mask)
elif mode == "generation":
# 文本作为条件，Flow 生成图像
mask = create_full_mask(image_tokens)
return self.denoise_image(text_tokens, image_tokens, mask)
elif mode == "mixed":
# 图文交织生成
return self.interleaved_generation(text_tokens, image_tokens)关键创新
| 创新点 | 说明 |
|---|---|
| 共享骨干网络 | 单一 Transformer 处理所有任务 |
| 动态 Mask | 根据任务切换注意力模式 |
| 统一词表 | 文本和图像 Token 在同一空间 |
| 端到端训练 | 理解和生成联合优化 |
MMaDA：并行多模态扩散
MMaDA 针对自回归的"错误累积"问题，提出并行扩散方案。
自回归 vs 并行扩散
| 特性 | 自回归 | 并行扩散 |
|---|---|---|
| 生成方式 | 逐 Token | 全序列并行 |
| 错误传播 | 累积 | 不累积 |
| 生成速度 | 慢（串行） | 快（并行） |
| 长序列 | 可能退化 | 稳定 |
双向交互
特点：
- 文本和图像 Token 同时去噪
- 每一步通过双向注意力交互
- 确保跨模态语义一致性
ParaRL：On-Policy 强化学习
问题：传统 DPO 是 Off-Policy，偏好数据分布与模型分布不匹配
ParaRL 方案：
- 使用当前模型生成正负样本
- 构建 On-Policy 偏好数据
- 细粒度语义奖励
Chameleon：原生混合模态
Meta 的 Chameleon 实现真正的原生多模态。
统一 Token 空间
VQ-VAE 图像离散化
python
# VQ-VAE 编码
def encode_image(image):
# 连续特征
z = encoder(image) # [B, H, W, D]
# 量化到离散 codebook
indices = quantize(z, codebook) # [B, H, W]
# 展平为 Token 序列
tokens = indices.flatten() # [B, H*W]
return tokens
# VQ-VAE 解码
def decode_image(tokens):
# 从 codebook 查找
z = codebook[tokens] # [B, H*W, D]
z = z.reshape(B, H, W, D)
# 解码为图像
image = decoder(z)
return image训练稳定性技术
| 技术 | 作用 |
|---|---|
| QK-Norm | 稳定 Attention Score |
| Dropout 复用 | 防止模态偏向 |
| z-loss | 稳定 Softmax |
| 渐进式训练 | 从小规模逐步扩大 |
任意模态组合
Chameleon 支持任意输入输出组合：
| 输入 | 输出 | 示例任务 |
|---|---|---|
| 文本 | 文本 | 对话、问答 |
| 图像 | 文本 | 图像描述 |
| 文本 | 图像 | 文生图 |
| 图像+文本 | 图像 | 图像编辑 |
| 图像+文本 | 图像+文本 | 图文交织生成 |
Uni-MoE：统一混合专家
Uni-MoE 引入稀疏 MoE 架构，解决多模态混合训练的性能偏差问题。
架构设计
渐进式训练策略
| 阶段 | 目标 | 训练内容 |
|---|---|---|
| Stage 1 | 跨模态对齐 | 训练连接器 |
| Stage 2 | 专家专业化 | 单独训练各模态专家 |
| Stage 3 | 统一协调 | LoRA 微调整个 MoE |
优势
| 特性 | 传统多模态 | Uni-MoE |
|---|---|---|
| 模态干扰 | 严重 | 专家隔离 |
| 计算效率 | 全量激活 | 稀疏激活 |
| 扩展性 | 有限 | 易于添加模态 |
RingAttention：超长上下文
长视频理解的关键瓶颈是上下文长度。
Blockwise Parallelism
工作原理
python
# RingAttention 伪代码
def ring_attention(Q, K, V, num_devices):
# Q, K, V 按序列维度切分到各设备
local_Q = Q.chunk(num_devices)[device_id]
local_K = K.chunk(num_devices)[device_id]
local_V = V.chunk(num_devices)[device_id]
output = zeros_like(local_Q)
for step in range(num_devices):
# 计算当前 KV 块的注意力
attn = softmax(local_Q @ local_K.T)
output += attn @ local_V
# 环形传递 KV 到下一个设备
local_K = ring_send_recv(local_K)
local_V = ring_send_recv(local_V)
return output效果
| 指标 | 传统方法 | RingAttention |
|---|---|---|
| 最大长度 | ~128K | 1M+ |
| 显存占用 | 单卡受限 | 分布式 |
| 通信开销 | - | 与计算重叠 |
未来趋势
架构统一化
当前：多个专用模型
↓
近期：理解+生成统一
↓
远期：任意模态统一（World Model）关键挑战
| 挑战 | 现状 | 解决方向 |
|---|---|---|
| 图像生成质量 | 统一模型弱于专用 | 更好的离散化 |
| 训练成本 | 极高 | 高效训练方法 |
| 模态平衡 | 容易偏向某模态 | MoE / 采样策略 |
| 评测标准 | 缺乏统一基准 | 新评测框架 |
参考资源
| 资源 | 说明 |
|---|---|
| Show-o | 自回归+Flow 统一 |
| MMaDA | 并行多模态扩散 |
| Chameleon | 原生混合模态 |
| Uni-MoE | 统一混合专家 |
| RingAttention | 超长上下文 |