推动视觉AI新纪元：Vitron通用像素级视觉多模态大语言模型的诞生

背景与意义： 近期，由颜水成教授领衔，昆仑万维2050全球研究院携手新加坡国立大学及新加坡南洋理工大学，共同推出了Vitron——一款革命性的通用视觉多模态大语言模型。此模型的开源发布，不仅标志着AI领域在通用视觉处理能力上的重大突破，同时也预示着通往通用人工智能（AGI）的又一里程碑。

核心功能与价值： Vitron作为一款全面统一静态图像与动态视频内容理解、生成、分割、编辑等功能的通用视觉多模态大模型，显著解决了图像/视频模型间的割裂问题。它支持从视觉理解到生成的全链路流程，涵盖从低层次到高层次的复杂视觉任务，为下一代通用视觉大模型奠定了坚实的基础。Vitron的推出，不仅展现了通向通用人工智能的潜力，也为未来的视觉AI研究开辟了新的方向。

技术创新与应用潜力： Vitron不仅实现了从低层次到高层次的视觉任务全面支持，还具备与用户连续操作的灵活性，展示了统一的视觉多模态通用模型的巨大潜力。其相关论文、代码、演示均已公开，体现了其在综合性、技术创新、人机交互和应用潜力等方面的独特优势。

Vitrion：迈向视觉AI的统一时代

随着大语言模型（LLMs）的崛起，构建更加通用、强大的多模态大模型（MLLMs）被视为通向AGI的关键路径。然而，目前在构建高度统一、功能强大的视觉MLLMs的过程中，仍面临着诸如图像与视频处理的割裂、视觉功能支持不足等挑战。这些问题的存在，限制了模型在实际应用中的广泛性和效率。

Vitrion：填补鸿沟的解决方案

为解决上述挑战，昆仑万维2050全球研究院、新加坡国立大学、新加坡南洋理工大学联合发布并开源了Vitron通用像素级视觉多模态大语言模型。Vitron不仅支持从视觉理解到视觉生成的全链条任务，还能对静态图像和动态视频进行全方位的处理，包括但不限于理解、生成、分割、编辑等任务，为AI领域带来了全新的视觉处理范式。

Vitron系统架构解析

Vitron系统架构由三大关键模块构成：

• 前端模块：融合图像编码器、视频编码器和区域框/草图编码器，实现对图像和视频模态信号的有效感知。
• 中心模块：采用Vicuna（7B，1.5）作为核心理解与文本生成模块，具备强大的理解、推理、决策和多轮用户交互能力。
• 后端模块：采用以文本为中心的模块集成调用策略，整合先进的图像和视频处理模块，实现从低层到高层的一系列视觉终端任务的统一支持。

Vitron模型训练概览

Vitron模型训练过程分为三个阶段：

• 视觉-语言整体对齐学习：将视觉和语言特征映射到统一空间，实现高效处理多模态信号。
• 细粒度时空视觉定位指令微调：通过调用外部模块执行像素级视觉任务，强化系统在细节定位和时序理解上的能力。
• 面向命令调用的指令微调：确保系统能够精确执行命令，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频的生成和编辑任务，以及图像编辑操作。

Vitron评估与未来展望

Vitron在22个基准数据集和12个图像/视频视觉任务上进行了广泛评估，展示了其在分割、理解、内容生成和编辑等四大主要视觉任务群组的强大能力，同时具备灵活的人机交互能力。未来，Vitron的研发团队将持续探索，以提升系统架构、增强用户交互性和扩展模态能力，进一步推动视觉AI领域的创新与发展。

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