多任务多模态全统一！港科大&快手可灵等最新UnityVideo:生成、理解、控制多项SOTA！

文章主旨：

UnityVideo 是一个统一的多模态、多任务视频生成与理解框架，通过联合训练和模态自适应学习，实现了各任务间协同优化，并显著提升了视频生成与理解能力。

关键要点：

• 提出 UnityVideo 框架，整合视频生成与视觉模态估计，实现任务与模态的统一学习。
• 通过联合训练与动态任务路由加速模型收敛，增强对物理世界的理解能力。
• 引入上下文学习器与模态切换器，提高模型对异构模态信号的处理能力。
• 贡献了大规模统一数据集 OpenUni 和高质量评测基准 UniBench，支持多模态学习与验证。
• 在零样本泛化、物理一致性与生成质量上超越多个现有 SOTA 方法。

内容结构：

• 解决的问题：

  现有视频生成模型局限于单一模态，缺乏对复杂物理动态的理解，且训练范式割裂，未能实现任务协同优化。

• 提出的方案：

  通过全能型 DiT 架构、动态噪声调度、模态自适应学习，统一处理视频生成与模态估计任务，优化学习效率与性能。

• 应用的技术：

  • 动态任务路由：根据任务难度分配采样概率与噪声调度。
  • 上下文学习器：基于模态类型提示，提高模型语义级模态感知能力。
  • 模态切换器：在架构中引入模态嵌入列表，实现模态级调制。
  • 课程学习：分阶段训练像素对齐与非像素对齐模态，确保稳定收敛。

• 达到的效果：

  • 性能优越：在视频生成与模态估计任务上超越现有 SOTA 方法。
  • 收敛速度提升：联合多模态训练显著降低训练损失。
  • 物理一致性增强：生成的视频更符合真实物理逻辑。

• 实验与结果：

  • 数据集与指标：使用 OpenUni 数据集与多个基准评估视频生成、深度估计、视频分割任务。
  • 定量与定性比较：模型在多项指标上优于现有方法，展现更好的物理逻辑与内容一致性。
  • 消融实验：验证多模态联合训练与架构设计对性能提升的关键作用。
  • 用户研究与泛化能力：证明模型能泛化至未见模态，并获得用户偏好。

文章总结：

UnityVideo 框架为多模态视频生成与理解提供了统一解决方案，通过创新的架构设计与训练策略，实现了性能与泛化能力的双重突破，是下一代世界模型发展的重要里程碑。

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