通用视觉模型(VGM)研究现状与未来展望

本文综述了通用视觉模型(VGM)的研究进展,涵盖模型设计、评测与应用。VGM旨在统一处理多模态视觉输入和多样化任务,未来将在自动化标注和多模态应用中发挥重要作用。

原文标题:大模型时代,通用视觉模型将何去何从?

原文作者:机器之心

冷月清谈:

本文对通用视觉模型(VGM)的研究进行了系统性的梳理和总结。VGM旨在构建一个统一的架构,处理图像、点云、视频等多种视觉模态输入,并完成分类、检测、分割等多样的下游任务。文章首先介绍了VGM的背景和意义,随后详细阐述了VGM在数据、任务和评测方面的基础,以及编码式框架和序列到序列框架两种主要模型设计范式。此外,文章还讨论了多任务学习、视觉-语言学习等相关技术对VGM的补充。最后,文章总结了VGM当前的研究进展和面临的挑战,并展望了其在自动化标注、无监督学习以及实际应用中的潜力,例如智能监控、自动驾驶和机器人等领域。文章强调,尽管面临伦理和偏见等挑战,VGM仍然具有广阔的发展前景,值得进一步研究。

怜星夜思:

1、通用视觉模型(VGM)在处理多模态数据时,不同模态的数据融合策略有哪些优缺点?哪种策略更具潜力?
2、文章提到VGM面临数据获取和标注的瓶颈,除了自动化标注,还有什么其他可能的解决方案?
3、通用视觉模型在伦理和偏见方面存在哪些潜在风险?如何确保模型的公平性和安全性?

原文内容


过去几年,通用视觉模型(Vision Generalist Model,简称 VGM)曾是计算机视觉领域的研究热点。它们试图构建统一的架构,能够处理图像、点云、视频等多种视觉模态输入,以及分类、检测、分割等多样的下游任务,向着「视觉模型大一统」的目标迈进。


然而,随着大语言模型 LLM 的迅猛发展,研究热点已经悄然发生转移。如今,多模态大模型兴起,视觉被看作是语言模型众多输入模态中的一种,视觉模态数据被离散化为 Token,与文本一起被统一建模,视觉的「独立性」正在被重新定义。


在这种趋势下,传统意义上以视觉任务为核心、以视觉范式为驱动的通用视觉模型研究,似乎正在逐渐被边缘化。然而,我们认为视觉领域仍应保有自己的特色和研究重点。与语言数据相比,视觉数据具有结构化强、空间信息丰富等天然优势,但也存在视觉模态间差异大、难替代的挑战。例如:如何统一处理 2D 图像、3D 点云和视频流等异质输入?如何设计统一的输出表示来同时支持像素级分割和目标检测等不同任务?这些问题在当前的多模态范式中并未被充分解决。


正因如此,在这个多模态模型席卷科研与工业的新时代,回顾并总结纯视觉范式下的通用视觉模型研究仍然是一件十分有意义的事情。清华大学自动化系鲁继文团队最近发表于 IJCV 的综述论文系统梳理了该方向的研究进展,涵盖输入统一方法、任务通用策略、模型框架设计、模型评测应用等内容,希望能为未来视觉模型的发展提供参考与启发。



  • 论文标题:Vision Generalist Model: A Survey

  • 论文链接: https://arxiv.org/abs/2506.09954



VGM 到底解决了什么问题?


通用视觉模型是一种能够处理多种视觉任务和模态输入的模型框架。类似于大语言模型在自然语言处理中的成功,VGM 旨在通过构建一个统一的架构来解决各种计算机视觉任务。传统的视觉模型通常针对特定任务(如图像分类、目标检测、语义分割等)设计,而 VGM 通过广泛的预训练和共享表示,能够在不同的视觉任务之间实现零样本(Zero-shot)迁移,从而无需为每个任务进行专门的调整。


VGM 的关键能力之一是其多模态输入的统一处理能力。不同于传统模型只处理单一类型的视觉数据,VGM 能够同时处理来自多个模态的数据,如图像、点云、视频等,并通过统一的表示方法将它们映射到共享的特征空间。


此外,VGM 还具备强大的多任务学习能力,能够在同一个模型中处理多个视觉任务,从图像识别到视频分析,所有任务都可以在一个通用框架下并行处理。


综述涵盖了哪些核心内容?


数据 + 任务 + 评测:为通用建模打基础


VGM 通常使用大规模、多样化的数据集进行训练和评估。为了支持多模态学习,VGM 使用的训练数据集涵盖了图像、视频、点云等多种类型,本综述列举并介绍了一些常见的多模态数据集。


任务方面,本综述将视觉任务分为四类:图像任务、几何任务、时间序列任务以及其他视觉相关任务。评测方面,主要通过多个综合基准来衡量其在多种任务和数据集上的表现。与传统的单一任务评测不同,现代评测方法更注重模型的跨任务泛化和多模态处理能力。本综述也对现有通用视觉模型的评测基准做了充分的调研与总结。


模型设计范式与技术补充



现有通用视觉模型的设计范式主要集中在如何统一处理不同视觉模态输入和多样化任务输出,大致可以分为两种类型:编码式框架和序列到序列框架。


编码式框架(Encoding-based Framework)旨在通过构建一个共享的特征空间来统一不同的输入模态,并使用 Transformer 等模型进行编码。这类框架通常包括领域特定的编码器来处理不同类型的数据,如图像、文本和音频,然后通过共享的 Transformer 结构进行进一步处理,最终生成统一的输出。


序列到序列框架(Sequence-to-Sequence Framework)则借鉴了自然语言处理中的序列建模方法,将输入数据转换为固定长度的表示,然后通过解码器生成相应的输出。这些框架特别适合处理具有可变长度输入输出的任务,如图像生成和视频分析。


尽管有一些工作并不能被定义为通用视觉模型,但它们在联合多模态数据输入、模型架构设计、协同处理多任务输出等方面做出了卓越的技术贡献。本综述也对这些技术进行了详尽的讨论分析。一些相关领域的内容,如多任务学习、视觉-语言学习、开放词汇,也被用来扩充通用视觉模型领域的知识边界。


此外,作为一个 case study,本综述对比了收录了多个主流 VGM 模型在 22 个基准数据集上的评测结果:



VGM 的未来在哪里?


最后,本综述总结了 VGM 的当前研究进展和面临的挑战,还强调了其在实际应用中的潜力和未来发展方向。


现有 VGM 在多个任务和多模态输入的统一处理方面已经取得了显著的进展,但仍面临着如何优化统一框架设计、提高训练效率和应对大规模数据等挑战。数据获取和标注仍然是 VGM 发展的瓶颈。


为了解决这一问题,自动化标注技术以及大规模无监督学习方法的研究将成为未来的研究重点。然而,随着模型规模的扩大,VGM 也面临着伦理问题和偏见的挑战。大量未标注的数据中可能包含潜在的偏见,如何确保模型的公平性、透明性和安全性,仍是未来研究中的重要课题。


尽管如此,现有的 VGM 在实际应用中展示了广泛的潜力。它不仅可以用于传统的视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,还能扩展到更复杂的多模态任务,如视觉问答、图像-文本检索、视频理解等。这些应用涵盖了智能监控、自动驾驶、机器人等多个领域,推动了 VGM 在实际场景中的广泛部署。


希望这篇文章能给研究中的你一些启发。


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我觉得现在很多数据集都是人工标注的,质量参差不齐。与其花大力气搞自动化标注,不如花点心思提升现有数据集的质量。可以引入众包机制,让更多人参与标注和审核,或者使用一些数据增强技术,扩充数据集。

我觉得伦理问题不能只靠技术解决,更重要的是监管和规范。比如,可以出台一些行业标准,要求VGM的开发者公开训练数据和模型参数,接受社会监督。另外,还要加强对算法的伦理审查,防止算法被用于不正当的用途。

我觉得这问题有点学术了啊,说白了,就是怎么把图片、视频、点云这些乱七八糟的东西放在一起让AI看懂嘛!现在很多做法都是强行融合,效果肯定不好。我觉得可以借鉴人的学习方式,比如我们看到一个东西,会先关注它的形状、颜色,然后是大体的类别,最后才是细节。AI也应该这样,先粗略融合,再精细处理。

从技术角度看,对抗样本(adversarial examples)是VGM安全性的一个潜在威胁。攻击者可以通过构造一些特殊的输入,欺骗模型做出错误的判断。为了提高模型的鲁棒性,可以采用对抗训练(adversarial training)的方法,让模型学习抵抗恶意攻击。

数据问题确实是VGM的一大挑战。除了自动化标注,我觉得可以考虑主动学习(active learning)的方法,让模型自己挑选最有价值的数据进行标注,这样可以大大减少标注成本。另外,还可以借鉴self-supervised learning的思想,利用无标签数据进行预训练,然后再用少量标签数据进行微调。

VGM的伦理问题,确实是一个需要重视的方面。如果训练数据中存在偏见,比如性别歧视、种族歧视等,模型学到的也会是带有偏见的知识。为了解决这个问题,我们需要尽可能收集多样化的数据,并且在模型训练过程中加入一些fairness constraints,比如确保模型在不同人群上的表现差异尽可能小。

从降低成本的角度考虑,few-shot learning,meta-learning都是可以尝试的方向。通过少量样本快速学习新任务的能力,可以有效缓解对大量标注数据的依赖。当然,这需要更精巧的模型设计和训练策略。

这个问题问到了VGM的核心!目前常见的融合策略,比如特征拼接、注意力机制等,各有优劣。特征拼接简单粗暴,但可能忽略模态间的复杂关系;注意力机制能动态调整权重,但计算成本高。我觉得未来的方向可能是更智能的融合方式,比如说用图神经网络来建模模态间的关系,或者利用对比学习来学习模态不变的特征。

从研究角度来看,数据融合一直是多模态学习的关键挑战。早期可能更多关注工程上的实现,比如怎么把不同模态的数据对齐。但现在看来,更重要的是理解不同模态数据的intrinsic properties,然后根据这些特性设计更有效的融合机制。个人觉得,knowledge graph embedding可能会有帮助,将不同模态的信息映射到知识图谱上,然后利用图推理进行融合。