UniToken – 多模态 AI 的统一编码方案

一、UniToken 是什么

UniToken 是由复旦大学与美团研究团队联合开发的一种多模态 AI 编码方案，通过结合离散和连续的视觉表示，构建了一种统一的视觉编码框架，能同时捕捉图像的高级语义和低级细节，从而实现视觉理解和图像生成任务的无缝支持。

二、核心功能

• 图文理解 ：在图像字幕生成和视觉问答（VQA）等任务中表现出色，能够准确解析图片内容并转化为文字描述，准确率高。
• 图像生成 ：可根据文本描述生成高质量图像，支持复杂场景、细节描述和多对象生成，还支持图像编辑、故事生成等多种创作型任务。
• 多模态对话 ：在多模态对话场景中，能根据输入的文本和图像信息生成自然语言回复，支持解释图像内容或根据图像和文本指令生成新图像等复杂交互任务。
• 复杂指令跟随 ：通过指令强化微调，能更好地理解和执行复杂的多模态指令，如在给定文本描述和图像的情况下生成特定布局的图像。
• 细粒度视觉任务 ：借助 AnyRes 和 ViT 端到端微调等技术，能处理高分辨率图像，提升对图像细节的感知能力，适用于需要高精度视觉处理的任务。
• 任务通用性 ：能无缝整合多模态理解与生成任务，支持图文理解、图像生成、图像编辑、故事生成等多种复杂任务，展现出强大的通用生成能力。

三、技术原理

• 统一视觉编码 ：采用连续和离散双编码器，将 VQ-GAN 的离散编码与 SigLIP 的连续表征相结合，生成兼备高层语义和底层细节的视觉编码，为多模态大模型提供完备的视觉信息。
• 多阶段训练 ：
  • 视觉语义空间对齐 ：基于 Chameleon 作为基座，冻结语言模型（LLM），仅训练 SigLIP ViT 和 Adapter，使连续视觉编码与语言空间对齐。
  • 多任务联合训练 ：在大规模图文理解与图像生成数据集上联合训练，通过控制数据配比，均衡提升模型在理解与生成任务上的性能。
  • 指令强化微调 ：引入高质量多模态对话和精细化图像生成数据，进一步增强模型对复杂指令的跟随能力。
• 细粒度视觉增强 ：支持 AnyRes 和 ViT 端到端微调等技术，提升对高分辨率图像的细粒度感知能力，同时避免模型崩溃，适应广泛任务场景。

四、支持平台

UniToken 主要运行在 Windows、Linux 和 macOS 等主流操作系统上，对硬件要求方面，一般需要具备一定计算能力的 CPU 和 GPU，以支持其高效的多模态任务处理，具体要求可参考其官方文档。

五、团队介绍

UniToken 的开发团队由复旦大学与美团研究团队组成。复旦大学在人工智能领域有着深厚的学术底蕴和科研实力，其智能信息处理实验室等科研机构为 UniToken 的理论研究提供了坚实基础。美团作为生活服务领域的领军企业，为 UniToken 的研发提供了丰富的应用场景和数据资源，有助于其技术在实际应用中的优化和验证。

六、项目资源

• 官网 ：https://ai-bot.cn/unitoken/
• Github 仓库 ：https://github.com/SxJyJay/UniToken
• arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2504.04423

七、业务场景

• 内容创作 ：在图形设计、图像生成等领域发挥创造力，辅助设计师根据创意文案快速生成初步的设计草图，提高创作效率，还能为创作者提供灵感启发，如根据文字描述生成不同风格的插画、海报等。
• 智能客服 ：通过多模态交互提升用户体验，帮助客服系统更直观地理解用户需求，例如用户上传产品图片并描述问题时，UniToken 能准确解析图片和文字信息，生成更精准、更有针对性的回复和解决方案。
• 教育领域 ：用于教学工具开发，如根据教材内容生成相应的教学图片、动画等直观素材，帮助学生更好地理解抽象概念；还可为学生提供个性化的学习辅导，例如根据学生提出的问题和相关图片生成详细的解答和分析。
• 医疗健康 ：在医学影像分析、诊断辅助等方面展现潜力，为医生提供决策支持，比如分析医学影像图片并结合病历文本信息，生成初步的诊断报告和建议，帮助医生更高效地进行疾病诊断。
• 自动驾驶 ：应用于车辆环境感知系统，通过视觉问答技术提高道路状况理解能力，从而优化自动驾驶算法，例如对道路图像进行分析并结合车辆行驶状态信息，生成更准确的路况描述和驾驶决策建议。