MME-Unify|多模态理解数据集|模型评估数据集

MME-Unify是一个综合评估框架，旨在系统评估统一多模态理解和生成模型。它包括标准化传统任务评估和统一任务评估，涵盖12个数据集、10个任务和30个子任务。此外，它还引入了五种新任务，测试多模态推理能力，如图像编辑、常识问答与图像生成以及几何推理。

原始信息汇总

MME-Unify数据集概述

数据集简介

• 名称：MME-Unify
• 类型：多模态理解与生成模型评估基准
• 目的：系统评估统一多模态大语言模型(U-MLLMs)的能力
• 特点：
  • 包含标准化传统任务评估和统一任务评估
  • 涵盖12个数据集、10个任务、30个子任务
  • 引入5个新颖的多模态推理任务

数据集内容

• 任务类型：

  • 图像编辑
  • 常识问答与图像生成
  • 几何推理
  • 条件图像到视频生成
  • 细粒度图像重建
  • 数学推理
  • 多图像与文本交错
  • 单图像感知与理解
  • 找不同
  • 文本-图像编辑
  • 文本-图像生成
  • 文本到视频生成
  • 视频感知与理解
  • 视觉思维链

• 数据结构：

  MME-Unify ├── CommonSense_Questions ├── Conditional_Image_to_Video_Generation ├── Fine-Grained_Image_Reconstruction ├── Math_Reasoning ├── Multiple_Images_and_Text_Interlaced ├── Single_Image_Perception_and_Understanding ├── Spot_Diff ├── Text-Image_Editing ├── Text-Image_Generation ├── Text-to-Video_Generation ├── Video_Perception_and_Understanding └── Visual_CoT

评估流程

• 提示模板：MME-Unify/Prompt.txt
• 评估脚本：MME-Unify/evaluate
• 响应格式：JSON模板(output_test_template.json)

许可证

• 用途限制：仅限学术研究
• 商业使用：禁止
• 版权声明：图像版权归原作者所有
• 分发限制：未经事先批准不得分发、发布、复制、传播或修改

引用信息

bibtex @article{xie2025mme, title={MME-Unify: A Comprehensive Benchmark for Unified Multimodal Understanding and Generation Models}, author={Xie, Wulin and Zhang, Yi-Fan and Fu, Chaoyou and Shi, Yang and Nie, Bingyan and Chen, Hongkai and Zhang, Zhang and Wang, Liang and Tan, Tieniu}, journal={arXiv preprint arXiv:2504.03641}, year={2025} }

相关资源

• 数据集下载：https://huggingface.co/datasets/wulin222/MME-Unify
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.03641
• 项目主页：https://mme-unify.github.io/

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在多媒体大语言模型评估领域，MME-Unify采用系统化构建方法，整合了12个权威数据集的精选样本，涵盖10类核心任务及其30个子任务。通过精心设计的五类创新性统一任务（如图像编辑、常识问答与图像生成结合等），该数据集构建了多维评估矩阵。技术实现上采用模块化架构，将数据划分为感知理解、内容生成和统一能力三大类别，并通过标准化提示模板确保评估一致性。

特点

作为多模态评估基准，MME-Unify展现出三大核心特征：其评估维度全面覆盖传统任务与创新统一任务，包含单图像理解、视频生成等12个专项领域；数据质量经过严格把控，所有样本均来自经过学术社区验证的权威数据集；基准设计具有前瞻性，特别针对混合模态推理等前沿研究方向设计了专属评估模块。数据集提供的标准化输出模板和评分脚本，极大提升了跨模型比较研究的可复现性。

使用方法

研究者可通过Hugging Face平台获取结构化存储的数据集，按任务类别目录组织图像与问答对。评估流程需遵循标准化提示模板，将模型响应按指定JSON格式记录。配套提供的评分脚本支持自动化指标计算，涵盖准确率、生成质量等多维评估维度。需特别注意该数据集仅限学术用途，商业应用需额外授权。完整的使用指南和伦理规范详见项目主页与许可证文件。

背景与挑战

背景概述

MME-Unify是由Wulin Xie、Yi-Fan Zhang等研究人员于2025年提出的综合性多模态评估基准，旨在系统评估统一多模态理解与生成模型（U-MLLMs）的性能。该数据集整合了12个来源数据集，涵盖10类核心任务和30个子任务，包括图像编辑、常识问答、几何推理等创新性多模态任务。作为多模态人工智能领域的重要基础设施，MME-Unify通过标准化评估流程，揭示了Janus-Pro、EMU3等12种前沿模型在混合模态任务处理中的显著性能差异，为提升多模态模型的鲁棒性和泛化能力提供了关键研究框架。其创新性的统一能力评估体系，推动了多模态大语言模型从单一理解或生成向协同推理的范式转变。

当前挑战

MME-Unify面临的领域挑战主要体现在多模态任务的异构性整合，包括跨模态语义对齐、时序信息建模以及生成质量与理解准确性的平衡等核心问题。在构建过程中，研究团队需克服多源数据标准化、评估指标普适性设计以及生成任务客观量化等工程难题。特别在视频生成与图像重构等复杂任务中，如何建立既符合人类认知又具备计算可操作性的评估标准，成为该基准区别于传统单模态数据集的关键技术壁垒。此外，版权合规性与数据清洗的平衡也增加了构建过程的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在人工智能领域，多模态模型的研究日益受到重视，MME-Unify作为一个综合性评估框架，为统一多模态理解与生成模型提供了标准化测试平台。该数据集通过整合12个不同来源的数据集，涵盖10类任务和30个子任务，为研究者提供了一个全面评估模型性能的环境。其经典使用场景包括对多模态大语言模型在图像编辑、常识问答、几何推理等复杂任务中的表现进行系统性评测，尤其适合比较不同模型在混合模态任务上的优劣。

解决学术问题

MME-Unify有效解决了多模态研究领域长期存在的评估标准不统一问题。传统上，研究者需要耗费大量精力整合不同基准数据集，而该数据集通过精心设计的评估流程和标准化任务，实现了跨研究的公平比较。它特别关注模型在理解与生成双重能力上的平衡，揭示了现有模型在混合模态任务中的性能缺陷，为后续模型优化指明了方向，推动了多模态人工智能向更鲁棒、更通用的方向发展。

衍生相关工作

MME-Unify的发布催生了一系列重要的后续研究。基于该基准，研究者开发了SliME高分辨率多模态模型、VITA开源交互式全模态系统等创新工作。其评估方法也被Video-MME等视频分析基准所借鉴，形成了多模态评估的标准范式。相关衍生研究如MM-RLHF进一步探索了多模态模型的强化学习对齐方法，推动了该领域向更安全、更可控的方向发展。