摘要
多模态学习涉及整合文本、图像、音频和视频等多种模态信息，对视觉问答、跨模态检索和字幕生成等复杂任务至关重要。传统方法依赖模态特定编码器和后期融合技术，限制了其适应新任务或模态的可扩展性和灵活性。为解决这些问题，本文提出了一种新颖框架，将自然语言处理（NLP）中的任务重构思想扩展至多模态学习领域。
核心方法
通过将多样化多模态任务重新定义为统一的下一帧预测问题，该框架允许单一模型处理不同模态而无需模态专用组件。所有输入和输出均被视为视频中的连续帧，从而实现模态无缝集成和跨任务知识迁移。
实验验证
在文本到文本、图像到文本、视频到视频、视频到文本及音频到文本等任务上的实验表明，该模型能以最小适配成本实现跨模态泛化。研究证实，任务重构可显著简化多模态模型设计，为通用多模态基础模型奠定基础。
技术贡献
- 统一架构：消除模态专用组件，通过视频序列化实现多模态统一处理。
- 灵活适配：支持动态扩展新模态，仅需调整输入帧序列化策略。
- 性能验证：在5类跨模态任务中均展现竞争力，代码与模型已开源。
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