Jodi：中国科学院视觉理解与生成统一模型深度解析
在人工智能领域，尤其是计算机视觉方向，中国科学院计算技术研究所和中国科学院大学联合推出的Jodi模型无疑是一项引人注目的创新成果。该模型基于扩散模型框架，巧妙地将图像域和多个标签域进行联合建模，从而实现了视觉生成与理解的统一。这种统一性不仅体现在理论层面，更在实际应用中展现出强大的可扩展性和跨领域一致性。
Jodi的核心功能剖析
Jodi模型的核心功能可以概括为以下三个方面，每个方面都代表了其在视觉理解和生成领域的独特优势：
- 联合生成：
联合生成是Jodi模型的一大亮点。它能够同时生成图像以及与之对应的多个标签，例如深度图、法线图和边缘图等。这种同步生成并非简单地将图像和标签堆叠在一起，而是确保生成的图像和标签在语义和空间上保持高度的一致性。这意味着，模型不仅能够生成逼真的图像，还能准确地描绘出图像中各个元素的空间关系和语义信息。例如，在生成室内场景图像时，Jodi不仅能生成逼真的家具和装饰品，还能准确地生成它们的深度信息和表面法线，从而为后续的三维重建和场景理解任务提供有力支持。
- 可控生成：
可控生成为用户提供了对图像生成过程的精细控制能力。用户可以根据给定的标签组合来生成图像，从而控制生成图像的特定属性或特征。这种可控性使得Jodi模型在创意内容生成和图像编辑等领域具有广泛的应用前景。例如，用户可以指定“红色”、“跑车”、“夜晚”等标签，Jodi就能生成一幅符合这些标签描述的图像。这种能力为艺术家和设计师提供了强大的创作工具，使他们能够快速生成具有特定风格或元素的图像，从而激发创作灵感。
- 图像感知：
图像感知是Jodi模型在视觉理解方面的核心功能。它能够从给定的图像中同时预测多个标签，从而实现对图像的多维度理解和分析。这种能力使得Jodi模型能够胜任多种图像理解任务，例如深度估计、边缘检测和语义分割等。例如，给定一张街景图像，Jodi不仅能识别出图像中的车辆、行人、建筑物等物体，还能估计出它们的深度信息，检测出它们的边缘轮廓，并对图像进行语义分割，从而为自动驾驶和智能监控等应用提供有力支持。
Jodi的技术原理深度探索
Jodi模型之所以能够实现上述核心功能，得益于其独特的技术原理。这些技术原理包括联合建模、角色切换机制、线性扩散Transformer和数据集构建等，它们共同构成了Jodi模型的技术基石。
- 联合建模：
联合建模是Jodi模型的核心思想之一。它基于图像域和多个标签域的联合分布进行建模，旨在学习联合分布p(x, y1, y2, …, yM)，其中x表示图像，y1, y2, …, yM表示不同的标签。通过学习这种联合分布，Jodi模型能够推导出生成任务和理解任务所需的边际分布和条件分布。这意味着，Jodi模型不仅能够生成图像和标签，还能根据给定的图像预测标签，或者根据给定的标签生成图像。这种联合建模的方法使得Jodi模型能够同时胜任生成和理解任务，从而实现了视觉生成与理解的统一。
- 角色切换机制：
角色切换机制是Jodi模型在训练过程中的一项关键技术。在训练过程中，每个域（包括图像域和标签域）都会被随机分配三种角色之一：生成目标（[G]）、条件输入（[C]）或被忽略（[X]）。如果一个域被分配为生成目标，那么模型就需要生成该域的数据；如果一个域被分配为条件输入，那么模型就需要根据该域的数据生成其他域的数据；如果一个域被忽略，那么模型就不会考虑该域的数据。通过这种角色切换机制，Jodi模型能够同时学习不同类型的概率分布，包括联合生成、可控生成和图像感知。这种机制的设计灵感来源于自然语言处理中的Transformer模型，它使得Jodi模型能够灵活地处理不同类型的视觉任务。
- 线性扩散Transformer：
线性扩散Transformer是Jodi模型的主干网络。它基于线性注意力机制，能够有效地降低计算复杂度，从而使得模型能够高效地处理多个视觉域。与传统的Transformer模型相比，线性扩散Transformer在计算效率方面具有显著优势。此外，Jodi模型还引入了掩码线性注意力和领域不变的位置嵌入，以增强不同视觉域之间的一致性和对齐。掩码线性注意力机制能够防止模型在生成过程中泄露未来的信息，从而提高生成质量；领域不变的位置嵌入能够使得模型更好地理解不同视觉域之间的关系，从而提高模型的泛化能力。
- 数据集构建：
为了支持多视觉域的联合建模，Jodi团队构建了Joint-1.6M数据集。该数据集包含20万张高质量图像以及对应的7个视觉域的自动标签，为模型训练提供了丰富的数据支持。这7个视觉域包括深度图、法线图、边缘图、语义分割图、表面粗糙度图、光照图和反射率图。这些标签都是通过先进的计算机视觉算法自动生成的，从而大大降低了数据标注的成本。Joint-1.6M数据集的构建为Jodi模型的成功奠定了坚实的基础。
Jodi的应用场景展望
Jodi模型具有广泛的应用前景，它可以应用于以下多个领域：
- 创意内容生成：
Jodi模型可以为艺术家和设计师提供灵感，帮助他们快速生成具有特定风格或元素的图像。例如，艺术家可以利用Jodi模型生成各种风格的绘画作品，设计师可以利用Jodi模型生成各种风格的产品设计图。这种能力可以大大提高创作效率，并为艺术家和设计师提供更多的创作可能性。
- 多模态数据增强：
Jodi模型可以生成高质量的多模态数据，从而增强机器学习模型的训练数据集。例如，在训练自动驾驶模型时，可以利用Jodi模型生成各种场景的图像以及对应的深度图、语义分割图等标签，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。这种方法可以有效地解决数据 scarcity 问题，并提高机器学习模型的性能。
- 图像编辑与修复：
Jodi模型可以根据用户输入修复或编辑图像，生成缺失部分或调整风格。例如，用户可以利用Jodi模型修复老照片，或者将照片转换为绘画风格。这种能力可以为用户提供更加便捷和高效的图像编辑工具。
- 视觉理解与分析：
Jodi模型可以预测多种视觉标签，辅助图像理解任务，如医学图像分析。例如，在医学图像分析中，可以利用Jodi模型对CT图像进行分割，从而辅助医生进行诊断。这种能力可以提高医学诊断的准确性和效率。
- 虚拟现实与增强现实：
Jodi模型可以生成逼真的虚拟场景和标注信息，提升VR和AR应用的体验。例如，在VR游戏中，可以利用Jodi模型生成逼真的游戏场景，从而提高游戏的沉浸感。在AR应用中，可以利用Jodi模型对现实场景进行标注，从而为用户提供更加丰富的增强现实体验。
项目地址
- 项目官网：https://vipl-genun.github.io/Project-Jodi/
- GitHub仓库：https://github.com/VIPL-GENUN/Jodi
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/VIPL-GENUN/Jodi
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.19084
总而言之，Jodi模型的出现为计算机视觉领域带来了新的发展机遇。它不仅在技术上实现了创新，更在应用层面展现出巨大的潜力。相信在不久的将来，Jodi模型将在各个领域发挥重要作用，为人类的生活带来更多便利和惊喜。
