结伙多模态大模子（U-MLLMs）缓缓成为筹商热门，近期 GPT-4o，Gemini-2.0-flash 都展现出了杰出的相识和生成能力，况兼还能终了跨模态输入输出，比如图像 + 文本输入，生成图像或文本。

比较传统的多模态模子（比如 GPT-4V 或 DALL · E 3），这类模子在职务妥贴性和天真性上更具上风。可是，刻下筹商畛域还存在几个凸起的问题：

1. 评测标准唠叨：不同筹商选择的评测数据集与规划各不相易，使得模子之间难以自制比较；

2. 羼杂模态生成能力阑珊评测体系：例如，在图像中画援手线解题、凭据推理效果生成图像等案例诚然很有代表性，但莫得结伙的 benchmark 不详全面测评这类能力。

这些问题严重适度了 U-MLLMs 的发展和落地哄骗，因此紧要需要一个系统、标准的评测框架。

主要孝顺

MME-Unify（简称 MME-U）恰是为了管制上述问题而提倡的，具体孝顺如下：

初度提倡结伙评测框架：MME-U 是第一个涵盖"相识"、"生成"与"结伙任务（羼杂模态生成）"的 benchmark，相沿从不同维度系统性评估 U-MLLMs 的概述能力。

构建掩饰平淡的任务体系：

从 12 个现存数据集合筛选整理，酿成 10 大类任务，包含 30 个子任务

相识类任务涵盖：单图感知、多图推理、视频相识等；

生成类任务涵盖：文本生成图像、图像裁剪、图像转视频等。

结伙评测标准：

将清醒雇务结伙瞥为多选题，使用准确率手脚评测规划；

将生成任务的多种规划标准化、归一化，输出结伙分数，便于横向比较。

联想五类"结伙任务"，检会模子对多模态信息的协同处理能力：

图像裁剪与评释：

模子需相识裁剪指示并引申；

学问问答生成图像：

模子需凭据问答内容生成相宜图像；

援手线任务：

条目模子画出解几何题所需的援手线并解题；

找不同（SpotDiff）：

在两张图中找并画出相反；

视觉链式推理（Visual CoT）：

边推理边生成下一步图像效果。

实测分析 12 个主流 U-MLLMs 发达：包括 Janus-Pro、EMU3、Gemini 2 等，发现它们在多项任务中相反权臣，尤其是在复杂生成任务和指示相识方面仍有很大提高空间。

揭示了敞开模子与闭源模子之间的差距：闭源模子如 GPT-4o、Gemini 2.0 Flash 在生成质地与细节规复度方面甚而优于一些专用生成模子（如 DALL · E-3）；而敞开模子的性能则尚显不及。

MME-Unify 不仅为结伙多模态大模子的评估提供了缺失已久的标准化器具，也进一步激动了这一主义从"炫技"向"实用"迈进，是刻下 U-MLLMs 畛域不行或缺的基准评测体系。

分为三个主要评测能力板块，涵盖数据构建、任务联想与评估政策，举座层次明晰、便于相识。

MME-Unify 评测框架联想详解

本节先容 MME-Unify 的数据构建样式、任务标注历程以及结伙的评测次第。MME-U 将多模态结伙模子能力阔别为三大类：

- 多模态相识能力

- 多模态生成能力

- 结伙任务能力

多模态相识（Multimodal Understanding )

数据构建

相识类任务凭据视觉输入类型阔别为三类：

- SIPU（单图感知与相识）：评估图文对的相识能力。

- MITIU（多图 / 图文交叉相识）：评估模子处理多张图和轮流图文输入的能力。

- VPU（视频感知与相识）：评估模子的视频相识能力。

共收罗 1900 个样本，掩饰 OCR、图表贯通、空间感知、属性 / 行径推理等 24 种任务，其中感知类任务 1600 条，推理类任务 300 条，每类子任务不少于 50 对 QA 样本。

QA 标准化弯曲

为结伙评估标准，整个相识类任务转为四选一多选题，阻挡项与正确选项语义接近；无法处理视频的模子则使用谬误帧，单图模子取首图。

评估政策

接受规定匹配法过滤谜底（如 MME-Realworld），独立时打乱选项限定以幸免位置偏差。最终以平均准确率评估相识能力。

2.2 多模态生成（Multimodal Generation）

任务类型（6 类）

1. FIR：图像细节重建

2. TIE：文本带领图像裁剪

3. TIG：文本生成图像

4. CIVG：图像 + 文本生成视频

5. TVG：文本生成视频

6. VP：视频商量（商量后续帧）

每类任务不少于 200 个样本，数据起原包括 COCO、MSR-VTT、Pexel 等。

数据标准化历程

- 属性结伙：将 30 多种属性结伙为 Text Prompt、Src Image、Ref Image、Video 等。

- 任务专属指示语：为每类生成任务联想 prompt 模板，并结伙数据表情。

各任务先用专属规划（如 CLIP-I、FID、FVD）评估；

再将所贪图标准化到 0 – 100 分数区间；

取标准化后的对等分手脚最毕生成能力分数，终了跨任务可比性。

2.3 结伙任务能力（Unify Capability）

MME-Unify 尽心联想了5 类羼杂模态结伙任务，每类任务包括文本与图像双重输入输出，体现 U-MLLMs 的概述处理能力：

1. 学问问答生成图像（CSQ）

任务：凭据学问谜语类问题选出正确谜底并生成相应图像（如"国宝" → 熊猫）。

历程：GPT-4o 生成问题，东说念主工搜图，模子需同期答题并作图。

2. 图像裁剪与评释（IEE）

任务：相识复杂裁剪指示，生成修改图，并评释修改内容。

构建样式：

文本选项由 GPT-4o 生成，图像阻挡项由 InstructPix2Pix 生成。

模子需先评释修改内容（文本问答），再输出修改图（图像问答）。

3. 找不同任务（SpotDiff）

起原：SpotDiff 网站

模子需识别图像对的不同区域，输出数量和定位图，检会空间牵记和视觉推理能力。

4. 几何题援手线任务（Auxiliary Lines）

起原：Geometry3K

模子需在图上画出解题援手线，并作答（含逻辑和视觉两部分），检会推理 + 生成整合能力。

5. 视觉链式推理（Visual CoT）

任务：通过冉冉生成导航动作、坐标和迷宫图像来走迷宫，模拟推行中的多步视觉决议过程。

每一步包括动作、坐标和图像输出，后续才调包含历史信息，终了冉冉 reasoning。

结伙任务评估政策

文本部分：

用 CLIP-T 不异度判断模子生成评释与正确选项的接近进程；或胜利选拔选项。

图像部分：

用 CLIP-I 诡计生成图与选项图像的不异度，选出最高者。

acc 与 acc+：

acc：文本准确率与图像准确率的平均值；

acc+：文本和图像都答对的样本占比；

关于 Visual CoT，则分别统计动作、坐标、图像的 acc，再取平均。

最终，MME-U 总得分为相识分 + 生身分 + 结伙任务分的平均值，组成系统的、全面的模子评估体系。

道理的实验发现转头

本文对多模态大模子（MLLMs）和结伙多模态大模子（U-MLLMs）进行了系统性评测，整个涵盖了 22 个主流模子。筹商要点集合在三个维度：相识能力（Understanding）、生成能力（Generation）以及结伙能力（Unify Capability）。评估接受 MME-U 评分体系，并包含多个细粒度子任务。以下为实验中的谬误发现与亮点转头：

相识能力方面

发达最强的模子

是闭源的  Gemini2.0-flash-exp，在整个相识类任务中遥遥起初。

开源阵营中发达最佳的是 Janus-Flow 与 Janus-Pro

，它们接受了两个独处的视觉编码器，分别用于相识与生成任务，见效避让了如 VQGAN 等通用 tokenizer 在图像相识上的局限。

接受单一 tokenizer 的模子（如 Emu3、Show-o）在清醒雇务上发达广阔较差

，即便模子体量绝顶，也难以达到 Janus 系列的水准。

MIO-Instruct 展现了庞大的相识能力

，其背后是海量多模态数据（包含图像、视频、音频）与复杂三阶段锤真金不怕火历程的相沿，强调了数据各样性在清醒雇务中的紧要性。

生成能力方面

在图像生成任务中，U-MLLMs 的发达与专注型生成模子的差距不如清醒雇务那么大。

例如来说，Gemini2.0-flash-exp 在 Text-to-Image 任务中甚而进步了 DALL · E 3 六个点，展现出庞大的生成后劲。

大都 U-MLLMs（如 EMU3、HermersFlow、GILL）在图像生成任务的平均得分均高于 48，线路基础图像生成已具一定可用性。

不外，在视频生成任务上还是短板。尽管如 Emu3 宣称具备视频生成能力，但由于阑珊相应 checkpoint，暂时无法考据。

从图像细节规复的角度看，刻下开源 U-MLLMs 与 DALL · E 等模子仍有权臣差距，尤其是在特定文本细节（如 T 恤号码、布景口号等）上的规复。

结伙能力方面（Unify Tasks）

结伙任务对模子提倡了更高条目——既要生成合理图像，又要完成对应文本推理。

当今，开源模子中发达最佳的 Anole 在简略任务上也仅有约 60% 的准确率

，在复杂结伙任务上真实莫得模子进步 30% 准确率。

在视觉链式推理（Visual CoT）任务中，无一模子不详见效完成多步推理与图像生成结合的完好历程。

分析线路，结伙任务对模子的多模态交叉能力提倡了极高条目，当今还是行业技能瓶颈。

潜入分析与趋势不雅察

刻下模子在基础能力（相识 / 生成）与结伙能力之间广阔存在  "性能衡量逆境"：

例如，MiniGPT-5、GILL、Anole 在结伙任务联想上更激进，但阵一火了基础相识与生成能力，导致举座分数偏低。

而如MIO-Instruct 诚然在基础能力上发达优秀，但在图文交错生成的结伙任务中发达欠安。

这种发达相反指示：现存锤真金不怕火范式未能灵验整合基础任务与跨模态任务的学习主义，可能需要再行联想对皆政策或任务羼杂锤真金不怕火历程。

转头

举座来看，U-MLLMs 诚然展示了多模态结伙任务的后劲，但距离实质可用仍有显著距离。迥殊是在若何合作相识与生成、单步与多步、图文协同等维度，仍存在诸多技能挑战。MME-Unify 提供了一套系统性测评框架，并量化了主流模子的能力上限，为将来模子联想提供了明晰参照与主义蛊惑。

技俩地址：

https://mme-unify.github.io

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