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目录
一、Metamorph
1、概述
2、VPiT
3、数据
4、实验结论
二、LlamaFusion
1、概述
2、回顾Transfusion
3、LlamaFusion架构
4、实验分析
5、LlavaFusion
三、MetaQuery
1、概述
2、架构
3、实验分析
Metamorph、LlamaFusion、MetaQuery这三篇论文都是Meta发布的，均聚焦于统一多模态模型。
Metamorph提出通过指令微调来解锁预训练大语言模型的视觉生成能力，发现视觉生成能力是视觉理解的副产品，理解数据对生成的提升很高。LlamaFusion通过冻结预训练LLM，分离FFN和注意力机制，实现LLM复用，并扩展到图像编辑任务。MetaQuery利用learning query来替代模块分离，实现零训练损失的知识迁移的图像生成。
一、Metamorph
1、概述
Metamorph提出了一个重要的指令微调方法VPiT，可以使得预训练的大语言模型LLM迅速转换为一个统一的自回归多模态生成模型。（而以往的模型都是通过指令微调将LLM实现视觉语言理解功能，所以Saining Xie团队将指令微调转向统一的理解生成模型）
另外用实验证明了生成能力是理解能力的副产品，理解和生成相互促进但并不对称，理解数据对两者贡献更大。
2、VPiT
首先我们知道LLaVA提出了指令微调，将大语言模型能够用于视觉输入，实现视觉理解任务，但需要百万级数量数据的微调。而之后的指令微调操作，也将这个数据量级减小，通过更少的数据微调实现同样的的视觉理解，所以推测生成任务也可以通过少量微调实现。
Vison Encoder + Adapter
首先将LLM变成MLLM需要一个vision encoder将image变成continuous tokens。另外需要一个adaptor或者叫connector来实现文本与图像tokens的align。
所以这里选择了SigLIP VIT-SO400M-14@384，作为image encoder，可以将图像先转换为连续的SigLIP特征之后插值为64个tokens，之后通过一个两层MLP（GeLU激活作激活层）的Adapter来将图像特征维度与LLM特征维度对齐。
Vision Head（VPiT)
通过AR model接一个Vision Head目的是为了回归一个SigLIP encoder编码时相同的tokens，这里初始用的是linear用来回归预测图像tokens，所以最后的SigLIP编码特征是连续的。
Text Head
采用LLM原有的文本头预测文本tokens
AR Model
采用LLaMA作为大模型基底。
多模态AR Model的训练目标
文本tokens：交叉熵损失
视觉tokens：余弦相似度损失
Inference
推理过程架构，不在考虑文本输出，并将VisionHead的输出经过简单的投影层输入到Stable Diffusion1.5中，并生成图片。
这里提到Inference环节不采用任何CoT思维链推理，而通过LLM隐式的推理内部信息，比如“黄石公园所在地的国家国旗”->“黄石公园在美国，美国国旗”->“输出星条旗”。
3、数据
Visual Understanding Data
图像视频+文本-文本回答对，强化视觉语义理解。包括ImageQA和VideoQA。
ImageQA来自Cambrian-7M数据集，数据集格式为：<视觉token>+文本prompt->输出：文本Response。
VideoQA来自VideosStar和ShareVideo数据集，处理1帧视频，并回答动态问题，数据集格式为：<多帧视觉token>+文本prompt->输出：文本Response
视觉理解数据占比70%，主导模型VQA性能。
Visual Generation Data
文本-视觉token对，激活图像生成能力。MetaCLIP数据集共5M。
MetaCLIP格式为：文本prompt->文本Response+视觉tokens。
视觉生成数据只占20%，用于解锁生成能力。
Other visual Data
多模态序列-视觉token，训练跨模态推理与转换能力。包括：
视频数据SomethingSomethingv2，HowTo100M，用于预测未来帧的视觉信息，
视觉思维数据Visualization-of-Thought和VStar，用于教模型先思考后回答，比如某个区域的颜色，并用视觉方法回答我。
图像编辑数据InstructPix2Pix和Aurora，支持图像编辑，风格迁移。
共占比10%，学习多任务的泛化性。
4、实验结论
视觉生成可以通过与视觉理解联合训练高效解锁。
left：联合训练可以在更少数据量下实现高质量的生图效果（小于10000）
right：通过多种数据集的混合，不仅提高了生图质量，同时图文对齐能力也大幅增加。
视觉理解与生成相互促进但不对称。理解能力越高会提升生成能力，生成能力也会反馈给理解能力。
（右图）理解数据对理解和生成都有效。可以看到在理解数据的提升远比生成数据对VQA的提升大。（左图）比较的是不同backbones对文生图和图文对齐的影响。
某些视觉要求高的VQA的理解任务甚至与生成任务更相关。
与以往理解or生成or统一模型的多任务对比。只能说与统一模型可以比一下，但是相较于单一任务的模型在质量上还有一些距离，但是可以在推理上由于单一模型（比如否定词，数量程度上的生成)
二、LlamaFusion
1、概述
LlamaFusion其实是对比Transfusion的一个工作。由于Transfusion需要从头开始训练多模态模型，消耗巨大算力，LlamaFusion旨在复用预训练的LLM计算成果，避免重复训练文本模块。
直接微调预训练LLM会导致语言能力退化，所以LlamaFusion在Transfusion统一架构中引入模态分离设计。
LlamaFusion是闭源项目，所以在大多数论文的对比实验中看不到他。
2、回顾Transfusion
Transfusion与LlamaFusion均为Meta的Luke组的工作，当时采用了单个Transformer网络同时进行语言token和图像token的建模，架构不再是以往的Encoder+MLP+LLM的架构，而是SD+VAE的融合架构。
Transfusion是随机初始化的Transformer从头开始训练的。
训练目标为LM loss（文字token）+DDPM loss（视觉token）
参考Transfusion：Transfusion，Show-o and Show-o2论文解读-CSDN博客
3、LlamaFusion架构
LlamFusion则是在Llama-3基础上利用Transfusion的训练目标继续训练，解决的是在学习图像生成能力的同时，如何防止遗忘文字生成能力，解决方式也是很粗暴，对两种模态的数据采用两套参数，只在self-attention处融合信息。
文本模块：复用Llama-3的FFN，QKV投影，归一化层，并完全冻结参数。输入：文本经过embedding得到文本tokens。输出LM Head复用Llama-3。
图像模块：新增并行FFN、QKV投影、归一化层，独立训练参数。输入：图像经过VAE encoder（未提及具体），并且分块加噪，经过U-Net downsampler得到带噪图像tokens。输出则相反。
自注意力层：支持跨模态交互，采用混合掩码对文本采用因果注意力，图像采用双向注意力，这一点与Tranfusion一致。
训练目标与Transfusion一致。
4、实验分析
对比LlamaFusion和Transfusion，Llama的解耦操作防止语言能力退化（HellaSwag）
5、LlavaFusion
效仿LlamaFusion框架，将Llava-NeXT模型扩展到VLMs版本，相当于LlamaFusion是LLM到MLLM，LlavaFusion是VLM到MLLM。通过同样的解耦操作，来实现理解和生成的平衡。
三、MetaQuery
1、概述
MetaQuery聚焦于不同输出模型之间能力的迁移，如何将自回归多模态LLM的输出高效的转移到Diffusion Model中。实现方法也是fine-tune的，直接使用预训练的MLLM，对预训练的扩散模型SANA进行微调，不需要大规模的训练。
2、架构
整体架构
整体来看就是将预训练的冻结的MLLM与Diffusion Model连接，并使用随机初始化的可学习的查询来作为图像生成部分MLLM的输入。其中MetaQuery对整个序列使用causal mask，也就是包括了MetaQueries部分，可以看到queries也是符合因果注意力的。之后将MetaQueries经过MLLM的序列
，经过一个可训练的Connector与Diffusion Model的输入空间对齐。
MLLM的backbone采用LLaVA-OneVision-0.5B，Diffusion Model采用Sana-0.6B 512 resolution。可学习queries使用64 tokens，Connector使用24层的Transformer encoder。
learning tokens
下图表示仅使用64个可学习查询下，比随机查询效果更好，并且tokens数越多性能越好，这符合我们的常规理解。
并且对比了选择不同tokens递增下的语义理解和文生图质量对比，虽然说整体上tokens数越多可以实现更好的语义对齐，对于长字幕的性能效果更为明显越好，文生图结果在tokens=64后趋近于平稳。
Connector设计
论文中使用了与Qwen2.5 LLM相同架构，共24层Transformer相叠，并且对Connector进行bi-directional attention，取消因果掩码，允许所以tokens之间相互关注。另外架构上设计了Enc-Proj（先Transformer 编码器对齐后投影到扩散空间）和Proj-Enc两种架构，对比实验中看到EncProj效果更优。
训练方法
MetaQuery的训练分为两个阶段，两个阶段中均冻结MLLM并微调MetaQueries、Connector、diffusion model的部分。其中对于不同的尺寸设计了三种MLLM Backbone包括LLAVAOneVision 0.5B（Base）、Qwen2.5-VL 3B（Large）、Qwen2.5-VL 7B(X-Large)。tokens设置256，Connector设置24层Enc-Proj架构。对于Vision Head采用了Stable Diffusion v1.5和SANA=1.6B两个模型。
预训练：在25M的image-caption对上进行预训练4000steps
指令微调：构建语料库来微调数据，语料库包括多模态上下文，交错的文本和相关主题或主题的图像。通过从mmc4 core fewer-faces subset中收集分组图像并带有caption，之后对每一组进行过滤，利用SigLIP指定相似度最小的作为目标图像，其他均为源图像（训练集），并构建2.4M图像对，并借助Qwen2.5-VL 3B生成指令信息。训练中在语料库下微调了3个epoch，batchsize =2048。
后面实验证明了指令微调是行之有效的。
同样也对比了全微调、部分微调和不微调下的性能指标，可以看到冻结MLLM下进行部分微调在图像生成下甚至优于全微调，虽然语义对齐上少了一点，但是整体上训练的效率和参数都减少了很大一部分。
3、实验分析
值得注意的，在推理相关的文生图中，效果比以往的文生图效果和多模态大模型效果好，但不如闭源模型GPT-4o。
T2I的常识推理能力。显著提升了基础SANA模型的性能，通过大模型的语义学习获得了更多的推理能力。
并且仅通过微调具有图像编辑能力，没有量化。
同样具有图像重建能力（就是通过当前图像预测未来帧的视频），需要考虑风格一致，位置一致，物体一致，同时时间上有所变化或者视角变化。
参考论文：
[2412.14164] MetaMorph: Multimodal Understanding and Generation via Instruction Tuning
LlamaFusion: Adapting Pretrained Language Models for Multimodal Generation
Transfer between Modalities with MetaQueries