理解生成统一模型技术调研报告

理解生成统一模型技术调研报告（2024年4月-2025年8月）

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，多模态理解与生成的统一建模成为当前研究热点。传统上，多模态理解模型与生成模型采用不同的架构范式，导致系统复杂度高且难以协同优化。 本报告针对2024年4月至2025年8月期间提出的理解生成统一模型进行技术调研，分析各模型的创新点、技术方案及优化空间。

二、主流模型技术对比

1. Janus系列

技术方案：通过视觉编码解耦机制同时优化多模态理解（如视觉问答）和生成（如图像描述生成）任务。与传统统一模型（如Chameleon）使用单一视觉编码器不同，Janus采用解耦式设计。

创新点：

• 视觉编码解耦技术，分别优化理解和生成任务
• 动态路由机制，根据任务类型自动选择最优编码路径

优势：

• 在理解和生成任务上均取得SOTA结果
• 模型参数效率高，避免了传统方法中任务间的相互干扰

局限性：

• 解耦机制增加了模型复杂度
• 对训练数据的质量和多样性要求较高

优化空间：

• 进一步简化解耦机制，降低计算开销
• 增强跨任务知识迁移能力

2. Harmon

技术方案：提出协调视觉表征的统一框架，解决多模态理解与生成任务中的表征不一致性问题。从视觉表征维度看，现有统一模型通常采用三种范式，Harmon创新性地整合了这些范式。

创新点：

• 协调式视觉表征学习框架
• 统一使用CLIP/SigLIP表征，并结合Diffusion Model实现高质量图像生成

优势：

• 解决了视觉表征在理解和生成任务中的不一致性
• 生成质量与理解能力达到良好平衡

局限性：

• 对预训练视觉编码器依赖性强
• 在复杂场景下生成质量仍有提升空间

优化空间：

• 开发更鲁棒的视觉表征学习机制
• 增强对细粒度语义的理解与生成能力

3. Emu3

技术方案：智源研究院发布的基于自回归技术的原生多模态世界模型，实现了视频、图像、文本三种模态的统一理解和生成。

创新点：

• 原生多模态架构设计，避免模态转换损失
• 自回归生成与理解任务的统一训练框架

优势：

• 跨模态理解与生成能力显著提升
• 在视频理解与生成任务上表现突出

局限性：

• 训练成本高，需要大规模多模态数据
• 推理速度相对较慢

优化空间：

• 优化模型结构，降低计算复杂度
• 增强对长序列视频内容的理解与生成能力

4. 字节联合华师模型

技术方案：针对多模态生成大模型面临的