多模态大语言模型（MLLM）-Deepseek Janus

论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.13848

代码链接：https://github.com/deepseek-ai/Janus

本次解读Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation

前言

Deepseek出品，必属精品。

创新点

• 传统方法在统一视觉理解、视觉生成任务上，做的不好。视觉理解侧重高层语义（例如类别、属性等），而视觉生成侧重低层语义（例如局部细节等），统一模型难以同时关注高层和低层语义信息。
• Janus解耦视觉编码方式，为视觉理解、视觉生成选择对应的视觉编码器，避免了高层-低层语义信息的冲突。
• Janus灵活可扩展，解耦的思想不仅可用于视觉理解、视觉生成，也可以扩展到点云、脑电信号、甚至是声音数据。
• Janus用小体量模型，在视觉理解、视觉生成任务上，均取得了媲美中等体量模型的效果。
  

具体细节

模型结构

整体模型结构见上图。

• 针对文本理解任务：
  输入端 ：利用LLM内置的tokenizer将文本转化为ID，进而获取文本embedding，送到LLM（图中Auto-Regressive Transformer）中
  输出端：利用LLM内置的prediction head预测（上图Text De-Tokenizer）
• 针对多模态理解任务
  输入端 ：利用SigLIP encoder（上图中Und. Encoder）提取高层语义特征，展平成1维 embedding。利用adaptor将1维序列转换为LLM可理解的embedding，送到LLM（图中Auto-Regressive Transformer）中
  输出端：利用LLM内置的prediction head预测（上图Text De-Tokenizer）
• 针对视觉生成任务
  输入端 ：利用VQ tokenizer（上图中Gen. Encoder）将图像转换为离散ID，展平成1维 embedding。利用adaptor将1维序列转换为LLM可理解的embedding，送到LLM（图中Auto-Regressive Transformer）中
  输出端：利用一个随机初始化的prediction head实现图片生成（上图Image Decoder）

训练策略

整体分为三个阶段

阶段一：训练Adaptors和Image Head

训练数据

125w ShareGPT4V数据用于多模态理解+120w ImageNet-1K数据用于视觉生成。ShareGPT4V数据格式为<image><text>，ImageNet-1K数据格式为<category_name><image>

训练策略

阶段一的目标是实现视觉和文本在embedding层面互相理解（实现LLM理解图像，实现image head能生成图像）。

仅训练Adaptors和Image Head，其中Image Head可以理解为Image decoder

训练损失

文本、图像均建模成sequence的形式，利用next token prediction的loss进行训练（已知前i个token，预测第i个token）

阶段二：统一预训练

训练数据

来源较多

• Text-only data（仅文本数据）：DeepSeek-LLM用的文本语料
• Interleaved image-text data（图像-文本 交错数据）：WikiHow和WIT数据
• Image caption data（图像描述数据）：从多个来源（https://huggingface.co/datasets/dclure/laion-aesthetics-12m-umap、https://image-net.org/static_files/papers/imagenet_cvpr09.pdf等）里收集图像描述数据。所有图像描述数据重新建模成QA对的形式，例如Describe the image in detail.
• Table and chart data.（图表数据）：DeepSeek-VL用的图表数据
• Visual generation data（视觉生成数据）：两部分，一部分来自多个数据集（https://huggingface.co/datasets/dclure/laion-aesthetics-12m-umap、https://segment-anything.com/），另一部分是1百万内部数据。所有视觉生成数据格式整理成<caption><image>的形式
  一些训练的trick：
• 图像描述数据里，有25%的概率，仅利用描述里的第一个句子，促使模型生成短描述
• 前120k迭代中，使用ImageNet-1k进行简单的视觉生成训练，以帮助模型掌握基本的像素依赖关系；后60k迭代中，使用其他视觉生成数据集增强模型在开放领域的视觉生成能力。

训练策略

阶段二的目标是实现自通用的多模态理解和视觉生成能力。

所有参数均训练。

首先通过使用ImageNet-1k进行简单的视觉生成训练，以帮助模型掌握基本的像素依赖关系。随后，使用其他的视觉生成数据集增强模型在开放领域的视觉生成能力。

训练损失

同上

阶段三：有监督微调

训练数据

存在三种训练任务，不同任务需要的数据不一样

• 文本理解任务：
• 多模态理解任务：
• 视觉生成任务：
  整体数据格式整理成User: \n Assistant: 的形式

训练策略

阶段三的目标是提升模型的指令遵循和图文对话的能力。

所有参数均训练。

训练损失

同上

推理

Janus采用next-token prediction的方式进行推理。

• 对于文本理解/多模态理解任务，从预测分布里，采用传统的采样策略（n-gram、beam-search等）方式，实现文本token输出
• 对于图像生成任务，采用classifier-free guidance (CFG)方式输出token（类似于https://arxiv.org/abs/2301.00704、https://arxiv.org/abs/2203.13131），下一个token的预测概率是
  
  其中， l g l_g lg是conditional logit， l u l_u lu是unconditional logit， 𝑠 𝑠 s是scale，默认为5。

模型扩展

这一部分像是论文的展望。。。

多模态理解扩展

可以将模型架构图中的Und. Encoder替换成任意的视觉编码器，例如EVA-CLIP、Intern ViT等，也能采用一些动态高分辨率技术来支持大图输入。

通过替换Und. Encoder，Janus能够扩展到多种多模态理解任务上。

视觉生成扩展

为了在编码后保留更多图像细节，可以选择更细粒度的编码器，例如 MoVQGan。

可以采用专门为视觉生成设计的损失函数，例如扩散损失

在视觉生成过程中，可以结合使用 AR（因果注意力）和并行（双向注意力）方法，以减少视觉生成过程中累积的误差 。

更多模态扩展

借助解耦的思想，通过两个图像编码器分别建模高层、低层语义信息，实现视觉理解、视觉生成任务。该思想也可以扩展到点云、脑电信号、甚至是声音数据。

增加点云、脑电信号、甚至是声音数据对应的编码器即可

实验

实验细节

• 使用 DeepSeek-LLM（1.3B）作为基础语言模型，其最大支持的序列长度为 4096。
• 对于理解任务中使用的视觉编码器，选择了 SigLIP-Large-Patch16-384。
• 生成编码器具有大小为 16,384 的码本，并将图像下采样 16 倍。
• 视觉理解和视觉生成的adaptor都是两层的多层感知机（MLP）。
• 在训练过程中使用序列打包来提高训练效率，类似于laion的数据组织形式
• 在单个训练步骤中根据指定的比例混合所有数据类型，具体比例未知，行业机密。。。
• 使用Deepseek自研的HAI-LLM进行训练和评估，AI Infra太重要了
• 整个训练过程在一个由 16 个节点组成的集群上进行，每个节点配备 8 个 Nvidia A100（40GB）GPU，耗时 7 天。16*8块A100-40G 单次训练7天，仅硬件成本约66000元（按照https://ai.cnix.cn/market/compute租赁价格，8xA100-40G 单月16500，16500x16/4=66000）
• Money is all your need

和sota的比较

和多模态理解sota模型比较，Janus以小体量，实现了媲美中体量模型的效果

和多模态生成sota模型比较，Janus以小体量，实现了媲美中体量模型的效果

消融实验

消融实验最有意思了

A：用VQ Tokenizer（低层语义信息编码器）实现视觉理解、视觉生成

B：用SE Tokenizer（高层语义信息编码器）实现视觉理解、视觉生成

C：用SE Tokenizer（高层语义信息编码器）实现视觉理解

D：用SigLIP（高层语义信息编码器）实现视觉理解；用VQ Tokenizer（低层语义信息编码器）实现视觉生成

E：用SigLIP（高层语义信息编码器）实现视觉理解

F：用VQ Tokenizer（低层语义信息编码器）实现视觉生成

解耦视觉编码器效果

A vs B：在视觉理解任务上，B效果显著优于A，说明SE Tokenizer（高层语义信息编码器）更适合视觉理解；在视觉生成任务上，A效果显著优于B，说明VQ Tokenizer（低层语义信息编码器）更适合视觉生成

B vs C：B用SE Tokenizer（高层语义信息编码器）实现两个任务，在理解任务上，效果不及C，说明单编码器在实现两个任务时，存在性能牺牲。

统一视觉理解和视觉生成效果

D vs E：在视觉理解任务上，效果基本持平

D vs F：在视觉生成任务上，效果差距不大

证明解耦视觉编码器能够有效平衡两个任务

可视化效果

视觉理解：

视觉生成：

笔者会持续关注多模态大语言模型（MLLM），对底层原理、经典论文、开源代码都会进行详细解读，欢迎交流学习。