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LLM 自回归做理解，MaskGIT 方案做生成的理解生成统一模型。

Show-o 是一个 Unified Model，是个生成理解统一模型。Show-o 使用 LLM 自回归做理解，MaskGIT方案做生成的理解生成统一模型。多模态理解方面，Show-o 可以做 visual question-answering 等等，视觉生成方面，Show-o 可以做 text-to-image generation, text-guided inpainting/extrapolation，以及混合模态生成。

下面是对本文的详细介绍。

本文目录

1 Show-o：MaskGIT 方法做生成理解统一模型
(来自 NUS Show Lab，字节跳动)
1 Show-o 论文解读
1.1 Show-o 模型
1.2 Show-o Tokenization
1.3 Show-o 模型架构
1.4 Show-o 训练目标
1.5 Show-o 训练策略
1.6 Show-o 推理
1.7 Show-o 实验设置
1.8 Show-o 评测

1 Show-o：MaskGIT 方法做生成理解统一模型

论文名称：Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation (ICLR 2025)

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2408.12528

项目主页：

https://github.com/showlab/Show-o

1.1 Show-o 模型

用一个统一的模型 (Unified Model) 来处理多模态理解和生成任务的常见做法如图 1(c) 所示，比如 Next-GPT, SEED-X，使用模型独立处理视觉域和语言域。另一个最近很热门的方向是：使用单个 Single Transformer 同时处理理解和生成任务。

Chameleon 证明了这点，即：早期融合不同模态的数据，通过相同的自回归建模方式生成文本和图像 token。自回归预测图像的一个明显的瓶颈是：

Causal attention 需要大量采样步骤，尤其是处理高分辨率图像或者视频时。扩散模型在视觉生成方面表现出比自回归模型更好的潜力。

这促使作者思考：单个 Single Transformer 能否同时涉及自回归和扩散建模？

Show-o 设想了一种新的范式，即文本被表示为 discrete tokens，用大语言模型 (LLM) 自回归建模。图像被表示为连续的，使用 Denoising Diffusion Model 进行建模。

然而，由于离散文本 token 和连续图像表征之间的显着差异，将这两种不同的技术集成到一个单一网络中并非易事。另一个挑战是，现有的最先进的扩散模型通常依赖于 2 个不同的模型，即 Text Encoder 对文本 Condition 信息进行编码，以及用于预测噪声的去噪网络。

Show-o 可以同时处理理解和生成任务，使用自回归-扩散混合建模。Show-o 建立在预训练 LLM 上，继承了基于文本的推理的自回归建模能力。Show-o 还采用 discrete denoising diffusion model 对离散图像 token 进行建模。为了适应任务的不同输入数据和变化，采用文本 tokenizer 和图像 tokenizer 将它们编码为离散 token，并进一步提出了统一的提示策略，将这些 token 作为输入处理。因此，给定一个伴随问题的图像，Show-o 自回归给出答案。当只提供文本 token 时，Show-o 以离散去噪扩散的风格生成图像。

Show-o 基于 MaskGIT[1]。MaskGIT 是一种 mask token prediction 的方法。

Show-o 的最终目标是开发一个统一模型，涉及自回归和扩散建模，且可以联合多模态理解和生成。

核心问题：

1. 如何定义模型的输入和输出空间？(1.3 节，tokenizing text 和 image 数据到 discrete tokens)
2. 如何统一来自不同模态的各种输入数据？(1.4 节，架构和 unified prompting)
3. 如何在单个 Transformer 中涉及自回归和扩散建模？(1.4 节)
4. 如何有效地训练这样一个统一的模型？(1.5 节，3 阶段训练策略)

1.2 Show-o Tokenization

Show-o 建立在预训练的 LLM 上，在离散空间上执行统一学习是一种自然的方式。需要维护一个统一的词汇表，其中包括离散文本和图像 token。统一模型的任务是预测离散 token。

Text Tokenization

Show-o 基于预训练的 LLM，使用相同的 tokenizer 进行文本数据标记化，无需任何修改。

Image Tokenization

按照 MAGVIT-v2[2]的做法，训练一个 quantizer，维持一个 K=8,192 的 codebook，把 256×256 图片编码为 16×16 的 discrete token。按照 MAGVIT-v2 的原因是它易于微调，可以很容易变成一个 video tokenizer。

还有 2 种做法是使用 continuous 的图片表征，如图 2(b)，2(c) 所示。Show-o 默认使用 discrete image tokens 用于理解和生成。

1.3 Show-o 模型架构

Show-o 继承了现有 LLM 的架构，除了添加 QK-Norm 操作外，没有任何架构修改。作者使用预训练 LLM 的权重初始化 Show-o。

Unified Prompting 策略

为了统一训练多模态理解和生成，作者设计了一种 Unified Prompting 策略来格式化各种输入数据。给定 image－text pair，首先 tokenized 变为  个 image tokens  和 个 text tokens  。根据图 3 所示的格式的任务类型将它们形成输入序列。

[MMU] 和 [T2I] 是预定义的 task token，表示输入序列的学习任务。

[SOT] 和 [EOT] 分别作为表示 text token 的开始和结束 token。

[SOI] 和 [EOI] 分别作为表示 image token 的开始和结束 token。

使用这种提示设计可以有效编码各种输入数据进行多模态理解、文生图和混合模态生成。一旦训练好，就可以相应地提示 Show-o 以处理各种视觉语言任务，包括视觉问答和文生图。

Omni-Attention 机制

Show-o 的注意力机制并非全是 Causal Attention，也并非全是 Full Attention，而是一种综合注意力机制，根据输入序列的格式自适应地混合和更改。

如下图 4 所示，Show-o 能够以不同的方式对各种类型的信号进行建模。Show-o 通过 Causal Attention 对序列中的文本 token \textbf{v} 进行建模。对于图像 token \textbf{u} ，Show-o 通过 Full Attention 建模它们。给定一个格式化的输入序列：

多模态理解中 (图 4(a))，文本 token 可关注所有先前的图像 token。

文生图中 (图 4(b))，图像 token 能够与所有先前的文本 token 交互。

文本建模中 (图 4(c))，退化为 Causal Attention。

1.4 Show-o 训练目标

为了执行自回归和(离散)扩散建模，Show-o 采用了 2 个训练目标：

1. Next Token Prediction (NTP)
2. Mask Token Prediction (MTP)

给定  个 image tokens  个 text tokens 

NTP 使用语言建模损失来最大化文本 token 可能性：

式中， 代表条件概率， 为 Show－o 的权重。

MTP 作为另一个训练目标，可以无缝集成到 discrete diffusion modeling 中。对于输入序列中的  个 image tokens  ，首先以一定的比例（受 timestep 控制）随机将图像 token 随机替换为［MASK］token，得到  。然后目标是以 unmasked 区域和 text token 为 condition，重建原始的图像 token。可以写成：

注意到这个损失函数仅应用于 masked token。具体来说，以 unmasked image token 和所有 text token 为条件，重建那些 masked image tokens。遵循 classifier-free guidance 的做法，以一定的概率用空文本 "" 随机替换 conditioned text token。

给定 1 个 Batch 的输入序列，总的损失函数：

其中， 是超参数。

1.5 Show-o 训练策略

Show-o 采用 3 阶段的方法逐步有效地训练 Show-o：

1. Stage 1：Image Token Embedding 以及像素依赖关系的学习。 使用 RefinedWeb 数据集来训练 Show-o 以保持语言建模能力。同时，采用 ImageNet-1K 数据和 图像-文本对分别训练 Show-o 进行类条件图像生成和图像字幕。作者直接使用 ImageNet-1K 中的类名作为文本输入来学习类条件图像生成。这一阶段主要涉及学习 learnable embeddings 为今后的离散图像 token 打底，还有图像生成的像素依赖关系，以及图文之间的对齐来进行图像字幕。
2. Stage 2：多模态理解和生成的图文对齐。 基于预训练的权重，继续训练文生图。这一阶段主要关注图像字幕和文生图中的图像和文本对齐。
3. Stage 3：高质量的数据微调。 结合高质量图文对进行文生图，以及教学数据进行多模态理解和混合模态生成。

1.6 Show-o 推理

推理中，Show-o 涉及 2 种类型的预测，即 text token 和 image token。

在多模态理解中，给定图像和问题，text token 是从具有更高置信度的预测 token 中自回归采样的。

在视觉生成中，生成图像需要  步。最初，是  个 text token 作为 condition，以及  个 ［MASK］token 作为输入。然后 Show－o 为每个［MASK］token 预测一个 logit  ，其中  是时间步。每个［MASK］token 的最终预测 logit 使用 conditional logit  和 masked token 的 unconditional logit  ，通过下式计算：

其中， 是 guidance scale。

每一步保留置信度更高的 image token，同时用［MASK］token 替换置信度较低的 image token，这些 token 随后都被反馈到 Show－o 以进行下一轮预测。图 6 提供了一个说明。这个去噪过程需要  步，类似于 Diffusion Model 的方法。

1.7 Show-o 实验设置

数据： 3种类型的数据：

1. Text-only Data： 使用公开可用的 RefinedWeb 数据集来保留预训练的 LLM 的文本推理能力。
2. Image Data with Class Names： 使用来自 ImageNet1K 数据集的 1.28M 图像来学习像素依赖关系。
3. Image-Text Data： 多模态理解和生成，从公开可用的数据集中组装了大约 35M 的图像-文本对，包括 CC12M 、SA1B 和 LAION-aesthetics-12M。此外，通过结合 DataComp 和 COYO700M 以及一些过滤策略，进一步将数据规模增加到 2.0B 左右。使用 ShareGPT4V 来重新描述这些数据集。此外，LAION-aesthetics-12M 和 JourneyDB 作为用于最终微调的高质量数据集。继 LLaVA-v1.5 之后，结合了 LLaVA-Pretrain558K 和 LLaVA-v1.5-mix-665K 做指令微调。此外，GenHowTo 用于混合模态生成。

评价指标：

多模态理解 benchmark：POPE, MME, Flickr30k, VQAv2, GQA, MMMU

视觉生成 benchmark：FID on MSCOCO，GenEval

训练过程：

Stage 1：RefinedWeb，35M image-text pairs，ImageNet-1K 联合训练 500K steps。训练语言建模，图像字母，和 class-conditional 图像生成。

Stage 2：35M image-text pairs 训练 1000K steps。训练文生图。

Stage 3：高质量 image-text pairs。训练遵循指令。

1.8 Show-o 评测

多模态理解

图 7 显示了 Show-o 在公共基准上的多模态理解能力，例如图像字幕和视觉问答任务。与 understanding only 模型 (包括 InstructBLIP、Qwen-VL-Chat 和 mPLUG-Owl2 在多模态理解方面进行比较时，本文模型模型大小会小得多，在 POPE、MME、Flickr30k 和 VQAv2 benchmark 中也取得了有竞争力的性能，并且在 GQA benchmark 测试中表现更好。与具有大量参数的 Unified Model 相比，例如 NExT-GPT-13B 和 Chameleon34B，Show-o 在 Flickr30k benchmark 中也取得了不错的性能，并在 VQAv2 benchmark 上表现更好。

图 8 展示了 Show-o 的视觉问答能力并与 Chameleon 和 SEED-X 进行了比较。

视觉生成

MSCOCO 30K 结果

图 9 展示了 MSCOCO 30K 的 Zero-shot FID 结果。与使用更多参数和训练图像 (如 GLIDE 和 DALL·E 2) 训练的模型相比，Show-o 实现了更好的 FID (9.24)，只有 1.3B 参数和 35M 训练数据。与 Unified Model 相比，Show-o 也表现出了提升。值得注意的是，MSCOCO 30K 上的 FID 可能无法全面准确地评估生成保真度。原因在于现有的生成模型通常是用与 MSCOCO 数据集分布不一致的高质量和美学图像微调之后得到的。因此，这种不匹配导致生成保真度的测量不准确。

GenEval 结果

作者评估了 Show-o 在 GenEval benchmark 上的文生图能力，结果如图 10 所示。当与 LDM (1.4B) 等类似大小的模型比较时，Show-o 在所有 6 个指标中都获得了显著更好的性能，总体提高了约 0.31。此外，Show-o 实现了比模型尺寸大 5 倍的 DALL·E 2 更好的性能。此外，仅具有 1.3B 参数的 Show-o 实现了比 SD3 (2B) 等参数数量约 2 倍的模型更好的性能。这表明 Unified Model 的生成能力与专业生成模型相当。

图 11 展示了一些比较结果，包括 Diffusion Model，例如 SDv1.5、SDXL、以及自回归模型，比如 LlamaGen，以及 Unified Model，包括 LWM 和 SEED-X。与 SDv1.5 和 LlamaGen 相比，Show-o 表现出更好的视觉质量和图像-文本对齐。例如，如第 2 列所示，SDv1.5 和 LlamaGen 都不能完全理解文本提示并错过生成图像中的一些属性，例如 sunset 和 blue domes。与 SDXL 相比，Show-o 表现出相当的视觉质量和对齐，例如 "a rally car race" 和 "stunning contrast against the vibrant sunset"。

参考

1. ^Maskgit: Masked generative image transformer
2. ^Language model beats diffusion– tokenizer is key to visual generation