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2025-01-07 更新

VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction

Authors:Chaoyou Fu, Haojia Lin, Xiong Wang, Yi-Fan Zhang, Yunhang Shen, Xiaoyu Liu, Yangze Li, Zuwei Long, Heting Gao, Ke Li, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Xing Sun, Caifeng Shan, Ran He

Recent Multimodal Large Language Models (MLLMs) have typically focused on integrating visual and textual modalities, with less emphasis placed on the role of speech in enhancing interaction. However, speech plays a crucial role in multimodal dialogue systems, and implementing high-performance in both vision and speech tasks remains a significant challenge due to the fundamental modality differences. In this paper, we propose a carefully designed multi-stage training methodology that progressively trains LLM to understand both visual and speech information, ultimately enabling fluent vision and speech interaction. Our approach not only preserves strong vision-language capacity, but also enables efficient speech-to-speech dialogue capabilities without separate ASR and TTS modules, significantly accelerating multimodal end-to-end response speed. By comparing our method against state-of-the-art counterparts across benchmarks for image, video, and speech tasks, we demonstrate that our model is equipped with both strong visual and speech capabilities, making near real-time vision and speech interaction.

近期多模态大型语言模型（MLLMs）主要集中于整合视觉和文本模态，较少关注语音在增强交互中的作用。然而，语音在多模态对话系统中起着至关重要的作用，由于在根本模式上的差异，实现视觉和语音任务的高性能仍然是一个重大挑战。在本文中，我们提出了一种精心设计的多阶段训练方法论，逐步训练大型语言模型以理解视觉和语音信息，最终实现流畅的视觉和语音交互。我们的方法不仅保留了强大的视觉语言功能，还能够实现高效的语音对话功能，无需单独的自动语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）模块，从而显著加快多模态端到端的响应速度。通过与图像、视频和语音任务的最新前沿方法进行比较，我们证明了我们的模型兼具强大的视觉和语音功能，可实现近乎实时的视觉和语音交互。

论文及项目相关链接

PDF https://github.com/VITA-MLLM/VITA

Summary

本文提出了一种精心设计的多阶段训练方法，旨在训练大型语言模型（LLM）同时理解视觉和语音信息，以实现流畅的视听觉交互。该方法不仅保持了强大的视觉语言能力，还能实现高效的语音对话能力，无需额外的自动语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）模块，显著提高了多模态端到端的响应速度。实验证明该模型在图像、视频和语音任务上均表现出强大的能力，可实现近乎实时的视听觉交互。

Key Takeaways

1. 多模态大型语言模型（MLLMs）在集成视觉和文本模态时，往往忽视了语音在增强交互中的作用。
2. 语音在多媒体对话系统中起着至关重要的作用。
3. 实现视觉和语音任务的高性能是一个重大挑战，因为不同的模态存在根本性的差异。
4. 提出了一种多阶段训练方法，使LLM能够逐步理解视觉和语音信息，从而实现流畅的视听觉交互。
5. 该方法不仅保持了强大的视觉语言能力，还能实现高效的语音对话能力，无需额外的ASR和TTS模块。
6. 该模型在图像、视频和语音任务上的表现均优于当前先进技术，证明了其强大的能力。

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