多模态｜开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比

Emu3官方介绍

我们推出了 Emu3，这是一套新的最先进的多模态模型，仅使用 next-token 预测进行训练！通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中，我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。

Emu3 在生成和感知方面都表现出色
Emu3 在生成和感知任务方面都优于几个成熟的任务特定模型，超越了 SDXL、LLaVA-1.6 和 OpenSora-1.2 等旗舰开放模型，同时消除了对扩散或组合架构的需求。

对比CLIP

CLIP和EMU3都是多模态领域的模型，但它们在设计理念、架构和功能上存在一些差异。以下是CLIP和EMU3的对比介绍：

1. 模型设计理念

• CLIP：CLIP的核心理念是通过对比学习，将图像和文本映射到同一个高维嵌入空间中，使得匹配的图像-文本对的特征向量在该空间中距离更近，而不匹配的对则距离更远。它使用大规模的文本-图像对进行预训练，学会理解图像内容，并能将这些内容与相应的自然语言描述相匹配。
• EMU3：EMU3的设计理念是使用单一的Transformer模型处理图像、文本和视频等多种模态数据，**通过将所有模态的数据都转换为离散的词元，**并使用统一的Transformer架构进行处理。EMU3完全基于下一个token预测进行训练，无需扩散模型或组合方法。

2. 模型架构

• CLIP：CLIP由两个主要部分组成——图像编码器和文本编码器。图像编码器可以采用CNN模型或Vision Transformer等，文本编码器则可以采用Transformer模型。这两个编码器分别将输入的图像和文本转换成固定长度的向量表示，这些向量位于同一高维空间中，使得图像和文本可以在这个空间中直接比较。
• EMU3：EMU3的模型架构核心是单个Transformer解码器，它被训练用于在多模态数据（包括图像、文本和视频）上进行下一个token预测任务。EMU3使用**视觉词元生成器（Vision Tokenizer）**将图像和视频数据编码为离散token，然后与文本token融合成文档式的输入，用于训练Transformer模型。

3. 训练方式

• CLIP：CLIP使用对比损失函数，该函数鼓励当图像和文本描述匹配时，它们的向量表示在高维空间中的距离更近；而不匹配的图像-文本对则距离更远。这种机制帮助模型学会了如何区分相关与不相关的图像-文本对。
• EMU3：**EMU3的训练完全依赖于下一个token预测，属于一种自回归方法。**模型被训练预测序列中的下一个元素，无论是文本、图像还是视频。为了避免视觉token主导训练过程，视觉token的损失权重设置为0.5。

4. 功能特点

• CLIP：CLIP在图像分类、文本到图像检索和图像标注等任务上表现出色。它能够利用文本描述作为监督信号，对图像进行分类，或者根据文本描述从大量图像中检索出与之匹配的图像。
• EMU3：EMU3在图像生成、视频生成和视觉语言理解等任务上表现出色。它能够根据文本描述生成高质量的图像，生成视频，并在视觉语言理解方面展现出强大的能力。EMU3还能够通过预测视频序列中的下一个token来生成视频，不同于Sora等视频扩散模型。

5. 优势与劣势

• CLIP：
  • 优势：强大的零样本学习能力，能够在未见过的类别上进行有效的分类，无需在下游任务上进行微调。多模态学习能力强，能够同时处理图像和文本，适用于多种任务。
  • 劣势：性能在很大程度上依赖于大规模的高质量数据，计算资源消耗大，对文本描述的依赖较强。
• EMU3：
  • 优势：模型简洁，采用单一Transformer架构，结构简洁，易于扩展。性能优越，在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务上，性能超过了多个已有的特定任务模型和旗舰级模型。无需预训练模型，图像生成和视觉语言理解无需依赖预训练的CLIP和LLM。
  • 劣势：对训练数据的质量和分布要求较高，如果数据质量不高或分布不均匀，可能会影响模型的性能。计算资源消耗大，训练和推理过程需要大量的计算资源。

6. 应用场景

• CLIP：适用于图像分类、文本到图像检索、图像标注等任务，特别是在需要利用文本描述进行图像理解和分类的场景中表现出色。
• EMU3：适用于图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务，特别是在需要生成高质量图像和视频，以及进行视觉语言理解的场景中表现出色。

补充CLIP原理

CLIP是由OpenAI提出的一种多模态预训练模型，全称为Contrastive Language-Image Pre-training，即基于对比文本-图像对的预训练方法。以下是对CLIP的深入浅出介绍：

1. CLIP是什么

CLIP通过大规模的文本-图像对进行预训练，学会理解图像内容，并能将这些内容与相应的自然语言描述相匹配。其核心思想是利用对比学习，将图像和文本映射到同一个高维嵌入空间中，使得匹配的图像-文本对的特征向量在该空间中距离更近，而不匹配的对则距离更远。

2. CLIP的用途

• 图像分类：CLIP可以利用文本描述作为监督信号，对图像进行分类。例如，给定一张图片，CLIP可以通过匹配图片内容和文本描述，判断图片属于哪个类别。
• 文本到图像检索：根据文本描述，从大量图像中检索出与之匹配的图像。例如，输入“一只猫坐在沙发上”，CLIP可以找到包含类似场景的图片。
• 图像标注：自动生成图像的文本标注，帮助理解图像内容。例如，给定一张风景图片，CLIP可以生成“山川、河流、树木”等标注。
• 跨模态生成：例如，根据文本描述生成图像，或者根据图像生成文本描述。

3. CLIP的工作原理

• 数据集：CLIP使用大规模的互联网抓取数据，包括图像和它们相关的文本描述。这些数据集通常非常庞大，包含数十亿的样本，这有助于模型学习到广泛的概念和关联。
• 模型结构：CLIP由两个主要部分组成——图像编码器和文本编码器。图像编码器可以采用CNN模型或Vision Transformer等，文本编码器则可以采用Transformer模型。这两个编码器分别将输入的图像和文本转换成固定长度的向量表示，这些向量位于同一高维空间中，使得图像和文本可以在这个空间中直接比较。
• 损失函数：CLIP使用对比损失函数，该函数鼓励当图像和文本描述匹配时，它们的向量表示在高维空间中的距离更近；而不匹配的图像-文本对则距离更远。这种机制帮助模型学会了如何区分相关与不相关的图像-文本对。

4. CLIP的优势

• 强大的零样本学习能力：CLIP能够在未见过的类别上进行有效的分类，无需在下游任务上进行微调。例如，在ImageNet数据集上，CLIP模型在不使用ImageNet数据集的任何一张图片进行训练的情况下，最终模型精度能跟一个有监督的训练好的ResNet-50打成平手。
• 多模态学习：CLIP能够同时处理图像和文本，使得模型在多种任务上表现出色，如图像分类、文本到图像检索和图像标注等。
• 泛化能力强：CLIP在多个数据集上表现出色，能够适应不同的任务和场景。

5. CLIP的局限性

• 数据依赖性强：CLIP的性能在很大程度上依赖于大规模的高质量数据。如果数据质量不高或数据分布不均匀，可能会影响模型的性能。
• 计算资源消耗大：CLIP的训练和推理过程需要大量的计算资源，这在一定程度上限制了其在资源有限的环境中的应用。
• 对文本描述的依赖：CLIP的性能在很大程度上依赖于文本描述的准确性和丰富性。如果文本描述不准确或不丰富，可能会影响模型的性能。

6. CLIP的改进方向

• 改进模型结构：研究人员正在探索更高效的模型结构，以提高CLIP的性能和效率。例如，采用更先进的Transformer架构或引入注意力机制等。
• 优化训练策略：通过改进训练策略，如调整学习率、优化损失函数等，来提高CLIP的训练效果和泛化能力。
• 扩展应用场景：CLIP在图像分类、文本到图像检索等任务上表现出色，未来可以进一步探索其在其他领域的应用，如语义分割、目标检测、图像生成等。

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Emu3项目github地址：https://github.com/baaivision/Emu3