本研究针对传统视觉语言模型在理解和生成视觉内容时模块分离导致的误匹配和复杂性问题，提出了VILA-U模型。该模型通过单一的自回归下一个标记预测框架来整合这两项任务，简化了模型并在视觉语言理解与生成方面达到了接近最先进的性能，显示出其在视觉感知和图像生成上的潜力。

X-VILA 是一种全模式模型，通过结合图像、视频和音频模态来扩展大型语言模型（LLMs）的能力，实现跨模态的理解、推理和生成。在此基础上，通过一个有效的交错的任意 - 任意模态指令跟踪数据集以及一种视觉嵌入高速公路模块，解决了当前交叉模态对齐方法中的视觉信息丢失问题，从而在任意 - 任意模态对话方面表现出了比以前方法更高的效率。

本文介绍了一种使用大规模弱监督数据训练的简约视觉语言模型（Simple Visual Language Model）普及方法，实现了广泛辨别和生成性视觉语言基准的最先进结果。SimVLM展示了强大的泛化和转移能力，实现了零-shot行为。