这是一款通用视觉多模态大模型，支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列视觉任务，解决了困扰大语言模型产业已久的图像/视频模型割裂问题，提供了一个全面统一静态图像与动态视频内容的理解、生成、分割、编辑等任务的像素级通用视觉多模态大模型。
项目主页&Demo：https://vitron-llm.github.io/论文链接：https://is.gd/aGu0VV开源代码：https://github.com/SkyworkAI/Vitron
Vitron作为一个统一的像素级视觉多模态大语言模型，实现了从低层次到高层次的视觉任务的全面支持，能够处理复杂的视觉任务，并理解和生成图像和视频内容，提供了强大的视觉理解和任务执行能力。
多模态大语言模型（MLLMs）在多个社区火爆发展且迅速出圈，通过引入能进行视觉感知的模块，扩展纯语言基础LLMs至MLLMs，众多在图像理解方面强大卓越的MLLMs被研发问世，例如BLIP-2、LLaVA、MiniGPT-4等等。与此同时，专注于视频理解的MLLMs也陆续面世，如VideoChat、Video-LLaMA和Video-LLaVA等等。
研究人员主要从两个维度试图进一步扩展MLLMs的能力。一方面，研究人员尝试深化MLLMs对视觉的理解，从粗略的实例级理解过渡到对图像的像素级细粒度理解，从而实现视觉区域定位（Regional Grounding）能力，如GLaMM、PixelLM、NExT-Chat和MiniGPT-v2等。
另一方面，研究人员尝试扩展MLLMs可以支持的视觉功能。部分研究已经开始研究让MLLMs不仅理解输入视觉信号，还能支持生成输出视觉内容。比如，GILL、Emu等MLLMs能够灵活生成图像内容，以及GPT4Video和NExT-GPT实现视频生成。
训练过程： Ref
- 视觉-语言整体对齐学习。将输入的视觉语言特征映射到一个统一的特征空间中，从而使其能够有效理解输入的多模态信号。
- 细粒度的时空视觉定位指令微调。提出了一种细粒度的时空视觉定位指令微调训练，核心思想是使LLM能够定位图像的细粒度空间性和视频的具体时序特性。
- 输出端面向命令调用的指令微调。让系统具备精确执行命令的能力，允许LLM生成适当且正确的调用文本。
