多模态生成与编辑：图像理解与生成模型结构设计；基于检索增强和显示控制的多模态音乐生成；无需训练的流匹配图像编辑
SynerGen-VL: Towards Synergistic Image Understanding and Generation with Vision Experts and Token Folding
2024-12-12｜Shanghai AI Lab - OpenGVLab, Shanghai AI Lab, CUHK MMLab, NJU, THU, SenseTime Research, SJTU, BNRCSIT|🔺23
http://arxiv.org/abs/2412.09604v1
https://huggingface.co/papers/2412.09604
研究背景与意义
在多模态领域，近年来大型语言模型（LLMs）在图像理解和生成任务中取得了显著的成功。然而，现有的多模态大型语言模型（MLLMs）往往涉及复杂的模型架构和训练流程，这增加了训练和扩展的难度。因此，研究者们亟需一种更简单且有效的模型设计，以降低训练复杂度并提高模型的可扩展性。本文提出的SynerGen-VL模型通过引入token folding机制和基于视觉专家的渐进对齐预训练策略，旨在解决这些挑战。
研究方法与创新
SynerGen-VL采用了一种无编码器的统一多模态大型语言模型架构，能够在同一框架下处理图像理解和生成任务。其主要创新点包括：
Token Folding机制：通过折叠输入图像的token序列，减少其长度，从而提高高分辨率图像的处理能力。这一机制有效降低了模型的输入复杂度，使得高分辨率图像的理解和生成成为可能。
视觉专家机制：在模型中引入视觉专家FFN（前馈网络），专门用于图像表示。通过对视觉专家的训练，SynerGen-VL能够更好地整合视觉能力，同时保持LLM的预训练知识，避免对其产生干扰。
渐进对齐预训练：采用两阶段的渐进对齐预训练策略，首先使用混合的图像理解和生成数据进行初步训练，然后进一步整合高质量的图像数据。这种策略不仅能提高视觉表示的质量，还能确保模型在图像理解和生成任务中表现优异。
实验设计与结果分析
实验中，SynerGen-VL在多个基准测试上进行了评估，结果显示其在图像理解和生成任务中均表现出色。具体而言：
图像理解：在需要高分辨率详细图像理解的任务上，如OCRBench和TextVQA，SynerGen-VL的表现优于许多大型编码器模型，展示了其在高分辨率图像处理上的优势。
图像生成：在生成任务中，SynerGen-VL能够生成高质量的图像，并在多项生成基准测试中与较大参数模型相媲美，显示出其良好的生成能力。
结论与展望
SynerGen-VL的研究表明，简单的模型设计可以有效解决多模态任务中的复杂性问题。通过引入token folding和视觉专家机制，SynerGen-VL在图像理解和生成任务中均展现出优异的性能。未来的研究可以进一步探索如何优化模型的训练流程以及如何扩展其应用到更广泛的多模态任务中。
Multimodal Music Generation with Explicit Bridges and Retrieval Augmentation
2024-12-12｜CAS, UCS, Shanghai AI Lab, SJTU, U Edinburgh, Meitu Inc. MT Lab, CUHK, BUAA|🔺5
http://arxiv.org/abs/2412.09428v1
https://huggingface.co/papers/2412.09428
https://github.com/wbs2788/VMB
研究背景与意义
在当今多模态生成技术迅速发展的背景下，音乐生成领域面临诸多挑战。尤其是如何有效地将文本、图像和视频等多种输入模式融合，以生成高质量的音乐作品。现有的多模态音乐生成方法往往依赖于统一的嵌入空间，这种方法在跨模态对齐和生成音乐的可控性方面存在明显的局限性。本文提出的Visuals Music Bridge (VMB)框架，旨在通过明确的文本和音乐桥梁来解决这些问题，从而实现更好的多模态对齐和音乐生成。
研究背景：音乐作为一种跨越语言和文化的艺术形式，能够引发强烈的情感共鸣。随着生成模型的进步，基于文本到音乐的生成方法逐渐成熟，但将音乐生成扩展到其他模态（如图像和视频）仍然是一个挑战。
研究意义：VMB框架的提出，不仅为多模态音乐生成提供了一种新思路，还为相关领域的应用（如游戏、影视配乐等）奠定了基础，具有重要的学术价值和实际应用潜力。
研究方法与创新
VMB框架的核心在于利用显式的文本和音乐桥梁来促进多模态对齐。具体而言，该框架包括以下几个创新点：
多模态音乐描述模型（MMDM）：该模型将图像和视频转换为详细的音乐描述，作为音乐生成的文本桥梁。这一过程通过深度学习模型（如InternVL2）实现，能够有效捕捉视觉输入的情感和主题。
双轨音乐检索模块：这一模块结合了广泛和针对性的检索策略，能够从庞大的音乐库中检索与输入内容相关的音乐，为生成过程提供音乐桥梁。这种双轨策略不仅提高了检索的准确性，还增强了生成音乐的个性化和可控性。
显式条件音乐生成框架：通过将文本和音乐结合，VMB能够更精准地控制生成音乐的各种属性（如风格、节奏等），实现更高质量的音乐输出。
实验设计与结果分析
在多个实验任务中（如视频到音乐、文本到音乐和图像到音乐生成），VMB展示了其优越的性能。具体结果如下：
视频到音乐生成：在SymMV数据集上，VMB显著提高了音乐质量和视频对齐度，KL和FD指标显示生成的音乐在统计上更接近真实音乐的分布。
文本到音乐生成：在Song Describer数据集上，VMB在多项客观指标上超越了基线模型，尤其是在CLAP评分和情感对应度上，表明其在理解和生成音乐方面的强大能力。
图像到音乐生成：尽管VMB在图像训练上没有专门的优化，但其依然成功地捕捉到了图像的情感和语义信息，生成的音乐与图像保持了良好的对应关系。
结论与展望
VMB框架为多模态音乐生成提供了一种新的视角，克服了现有方法在数据稀缺和模态对齐方面的不足。通过显式的文本和音乐桥梁，VMB实现了高质量的音乐生成和良好的可控性。未来的研究可以着重于扩展数据集的多样性，以捕捉更广泛的音乐风格和文化表达，从而进一步提升生成模型的能力和应用范围。VMB在娱乐和互动媒体等领域的潜在应用，预示着其广泛的商业价值和社会影响。
FluxSpace: Disentangled Semantic Editing in Rectified Flow Transformers
2024-12-12｜Virginia Tech|🔺4
http://arxiv.org/abs/2412.09611v1
https://huggingface.co/papers/2412.09611
https://fluxspace.github.io
研究背景与意义
在当前的图像处理领域，生成模型的可解释性和可控性是研究的热点问题。随着图像生成技术的快速发展，研究者们逐渐意识到，现有的生成模型在图像编辑时面临着许多挑战，尤其是在图像的属性修改和特征控制方面。传统方法往往无法实现对特定属性的精细化控制，导致生成图像的质量和准确性受到影响。因此，提出一种能够实现精确、可控的图像编辑方法显得尤为重要。本文提出的FluxSpace框架，旨在解决这一问题，通过引入基于流匹配Transformer的结构，提供高效、可解释的图像编辑能力。
研究方法与创新
FluxSpace框架的核心创新在于其基于流匹配Transformer的双层编辑机制。具体而言，研究者们利用Transformer的注意力层输出，构建了一个线性表示空间，在此空间内可以实现语义图像编辑。该方法的优势主要体现在以下几个方面：
双层编辑能力：FluxSpace支持细粒度和粗粒度的编辑操作，允许用户根据需求灵活调整编辑的细节和范围。 无训练需求：与其他需要训练的模型不同，FluxSpace在推理时即可实现所需的图像编辑，无需额外的训练过程。 高效的语义控制：通过对注意力输出的线性变换，FluxSpace能够实现对图像特征的精确控制，确保在进行属性修改时不会影响到图像的其他部分。
通过对比现有的图像编辑方法，FluxSpace展现了其在处理复杂编辑任务上的优势，尤其是在保持图像原始身份的同时进行语义编辑。
实验设计与结果分析
在实验设计中，研究者们对FluxSpace进行了定量和定性的评估。定量分析涉及使用多种指标（如CLIP-T、CLIP-I和DINO）对生成图像的语义一致性和视觉保真度进行评估。定性分析则通过用户研究，收集参与者对编辑效果的反馈。结果表明，FluxSpace在保持图像特征一致性的同时，能够实现高质量的语义编辑。
定量结果：FluxSpace在多项指标上均超过了现有的最先进方法，显示出其在语义编辑任务中的优越性。 用户反馈：用户研究结果显示，参与者普遍认为FluxSpace生成的图像更符合预期的编辑效果，且对原始图像的身份保持良好。
结论与展望
总之，FluxSpace为图像编辑领域提供了一种新的解决方案，能够在保持图像原始特征的同时，实现高效的语义编辑。该方法的成功实施不仅展示了流匹配Transformer在图像处理中的潜力，也为未来的研究提供了新的方向。未来的工作可以集中在进一步优化编辑算法、扩展其应用领域以及探索更复杂的编辑任务上，以推动图像生成技术的持续发展。
