蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画

一、多模态训练的诸多难点

多模态模型在处理不同模态数据时（如文本、图像、音频和视频）需要面临许多挑战：

• 模态间的表示差异：

不同模态的数据在特征表示上存在显著差异。

例如，图像数据通常是像素级的二维信息，而文本数据是离散的符号序列，音频数据则是连续的时间序列。

这种差异使得在单一模型中融合多种模态变得困难。

• 训练过程中的收敛速度不一致：

      不同模态的数据量和复杂度不同，导致模型在训练过程中，各模态的收敛速度不一致。

      例如，图像数据可能需要更多的计算资源和时间来训练，而文本数据可能相对较快收敛。

      这种不一致性会影响模型的整体性能和稳定性。

• 生成任务中的语义一致性：

      在多模态生成任务中，如何保持生成内容的语义一致性是一个关键问题。

      例如，当模型根据文本描述生成图像时，需要确保生成的图像与文本描述在语义上高度匹配，同时还要避免生成与输入模态无关的内容。

二、Ming-Omni

2.1 解决的问题

• 构建一个能够统一处理多种模态（图像、文本、音频和视频）的模型架构，实现高效的多模态融合。
• 提高模型在多模态生成任务中的语义一致性和生成质量，支持高质量的图像生成、音频生成以及多模态交互。
• 优化模型的训练策略，解决模态间收敛速度不一致的问题，提高模型的整体性能和稳定性。

2.2 Ming-Omni 模型架构

Ming-Omni 模型的核心架构基于一种混合专家（MoE）架构的语言模型 Ling，结合了针对不同模态的专用编码器和解码器。

具体来说，模型包括以下几个关键组件：

• 专用编码器：

Ming-Omni 使用不同的编码器分别处理不同模态的数据。

例如，图像编码器采用 Qwen2.5 视觉骨干网络，能够处理任意分辨率的图像和视频；

音频编码器则使用 Whisper，具有强大的语音识别和音频理解能力。

这些编码器将不同模态的数据转换为统一的嵌入表示，然后投影到与语言模型维度一致的空间中。

• 混合专家（MoE）架构：

      Ling 作为模型的核心语言模型，采用了 MoE 架构。

      这种架构通过引入多个专家网络，能够根据不同模态的输入动态选择最合适的专家进行处理。

      每个专家网络可以专注于处理特定模态的数据，从而提高模型对不同模态的理解能力。

      此外，Ming-Omni 还设计了针对不同模态的路由机制，能够将不同模态的令牌（tokens）路由到相应的专家网络，进一步优化了模态间的融合效果。

• 音频解码器和图像生成模块：

      为了支持音频和图像的生成任务，引入了音频解码器和基于扩散模型的图像生成模块。

      音频解码器采用自回归架构，能够根据语言模型的输出生成离散的音频令牌，从而实现高质量的语音合成。

      图像生成模块则通过多尺度可学习令牌和多尺度表示对齐技术，将语言模型的语义理解能力与图像生成过程相结合，实现了高质量的图像生成和编辑功能。

2.3 Ming-Omni分阶段预训练

模型的训练分为：感知训练和生成训练两个阶段。

• 在感知训练阶段，重点训练语言模型 Ling 对不同模态数据的理解能力，通过逐步增加任务的复杂度，使模型能够更好地融合多种模态的信息。
• 在生成训练阶段，重点训练音频解码器和图像生成模块，以提高模型的生成能力。
• 这种分阶段训练策略能够有效解决模态间收敛速度不一致的问题，提高模型的整体性能。

感知训练阶段

• 预训练：

      在预训练阶段，模型首先使用大量的多模态数据对语言模型 Ling 进行训练。

      这些数据包括图像 - 文本对、音频 - 文本对等，模型通过学习这些数据对之间的关联，逐渐建立起对不同模态数据的理解能力。

      具体来说，模型的目标是最小化预测下一个模态数据的概率损失。

      例如，在图像 - 文本对中，模型需要根据图像内容预测相应的文本描述，或者根据文本描述预测图像内容。

• 指令微调：

      设计了一系列指令，如“根据图像内容生成文本描述”、“根据语音指令编辑图像”等。

      模型通过学习这些指令，能够更好地理解用户的意图，并在实际应用中完成相应的任务。

      在微调过程中，模型的损失函数不仅包括预训练阶段的概率损失，还包括任务相关的损失，如文本生成的 BLEU 评分损失、图像编辑的像素级损失等。

      在指令微调阶段，模型进一步学习处理具体的多模态任务。

• 对齐微调：

      对齐微调阶段的目的是进一步优化模型在不同模态之间的对齐效果。

      模型通过学习多模态数据之间的语义对齐关系，提高生成内容的语义一致性。

      例如，模型可以通过学习图像和文本之间的语义对齐关系，确保生成的文本描述与图像内容高度匹配。

生成训练阶段

• 音频生成训练：

在音频生成训练阶段，模型重点训练音频解码器的能力。

使用大量的文本 - 音频对数据对音频解码器进行训练，目标是最小化预测音频的梅尔频谱损失。

同时，为了提高生成语音的自然度，模型还引入了语音质量评估指标（如 MOS 评分）作为辅助损失函数。

在训练过程中，模型通过学习文本和音频之间的映射关系，逐渐提高音频生成的质量。

• 图像生成训练：

      图像生成训练阶段主要针对图像生成模块进行优化。

      模型使用多尺度可学习token和多尺度表示对齐技术，将语言模型的语义理解能力与图像生成过程相结合。

      具体来说，模型通过学习不同尺度的图像特征，生成与输入文本描述高度匹配的图像。

      在训练过程中，模型的目标是最小化生成图像与目标图像之间的像素级损失，同时保持生成图像的语义一致性。

三、Ming-Omni应用

1.图像生成：给定一段文本描述，Ming-Omni 能够生成与描述内容高度匹配的图像。

2.音频生成：根据文本输入，Ming-Omni 能够生成自然流畅的语音。

3.多模态交互：Ming-Omni 还能够处理复杂的多模态交互任务。

​​https://github.com/inclusionAI/Ming/tree/main​​

​​https://arxiv.org/pdf/2506.09344​​

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