视觉文本语音强强联合！南大&腾讯优图发布GPT-4o级别的实时视觉语音交互——VITA1.5

文章主旨：

VITA-1.5通过三阶段训练策略实现多模态大语言模型的视觉、语言和语音整合，显著提升视觉和语音理解能力以及实时交互性能。

关键要点：

• VITA-1.5解决了视觉与语音模态融合中的冲突问题，增强了多模态性能。
• 采用三阶段训练策略分别针对视觉适配、音频输入以及语音输出进行优化。
• 模型架构包括视觉编码器、语音编码器、语音解码器和多模态连接器，支持端到端语音生成。
• 在多模态基准测试中，VITA-1.5表现出与领先开源及部分闭源模型相当的能力，语音能力尤为突出。
• 独立于传统ASR和TTS模块，提升了语音交互流畅性和效率。

内容结构：

1. 解决的问题

多模态大语言模型在视觉和文本整合上取得进展，但语音模态的融合仍存在挑战。同时，传统依赖ASR和TTS模块的方式增加了系统复杂性和延迟。

2. 提出的方案

• 视觉训练：通过视觉适配器引入视觉数据，微调模型以提升视觉理解能力。
• 音频训练：引入音频处理模块，训练语音编码器和解码器实现端到端语音输出。
• 三阶段训练策略：逐步整合视觉、语言和语音模态，缓解模态冲突并优化性能。

3. 技术细节

• 视觉编码器：使用动态分块策略提升图像理解，视频处理通过帧采样优化效率。
• 音频模块：语音编码器采用卷积层与Transformer块，解码器支持非自回归与自回归语音生成。
• 端到端优化：减少模块化设计的延迟，实现实时交互。

4. 训练策略

分为三个阶段：视觉-语言训练、音频输入微调、音频输出微调。逐步引入模态数据以缓解模态冲突，强化模型的多模态理解与响应能力。

5. 评估结果

• 视觉-语言任务：在图像和视频理解基准测试中表现优异，与领先模型相当甚至超越部分闭源模型。
• 语音任务：在普通话和英语语音评估中实现领先性能，支持高效多模态交互。

6. 结论

VITA-1.5通过三阶段训练策略解决了视觉和语音融合的挑战，实现了强大的多模态理解与实时交互能力，标志着多模态技术的进一步突破。

文章总结：

VITA-1.5展示了在多模态交互领域的技术潜力，期待其继续推动开源模型的发展，为实时视觉和语音交互提供更高效的解决方案。

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