OpenAI GPT-4o發(fā)布強(qiáng)大圖片生成能力后，業(yè)界對大模型生圖能力的探索向全模態(tài)方向傾斜，訓(xùn)練全模態(tài)模型成研發(fā)重點。

開源的MLLMs和擴(kuò)散模型已經(jīng)過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，其從零開始訓(xùn)練統(tǒng)一任務(wù)，不如取長補(bǔ)短，將MLLMs的語言建模能力，與擴(kuò)散模型的像素級圖像建模能力，進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合。

基于這個思路，ModelScope團(tuán)隊提出可同時完成圖像理解、生成和編輯的統(tǒng)一模型Nexus-Gen，在圖像質(zhì)量和編輯能力上達(dá)GPT-4o同等水平，并將成果全方位開源，望引發(fā)開發(fā)者討論，促進(jìn)All-to-All模型領(lǐng)域發(fā)展。

模型先進(jìn)行圖像生成，然后進(jìn)行圖像理解的可視化案例：

Nexus-Gen技術(shù)細(xì)節(jié)

總體框架

Nexus-Gen采用了與GPT-4o類似的 token → [transformer] → [diffusion] → pixels 技術(shù)路線，融合了SOTA MLLMs的強(qiáng)大文本預(yù)測能力和Diffusion模型的強(qiáng)大圖像渲染能力，其總體架構(gòu)如圖所示。

作為一個All-to-All模型，Nexus-Gen的輸入和輸出都支持圖像和文本模態(tài)，自回歸Transformer輸出的文本Token進(jìn)行分類后解碼成對應(yīng)的輸出文本。而輸出的視覺Token的embeddings則會作為條件輸入給Vision Decoder中解碼為輸出圖像。

之前的All-to-All模型大多直接使用自回歸Transformer直接對圖像的像素空間進(jìn)行建模，然后用VAE等模型解碼為圖像，導(dǎo)致圖像質(zhì)量較差。

為了保證圖像質(zhì)量，Nexus-Gen選擇在高維特征空間對圖像進(jìn)行建模，并選擇SOTA的擴(kuò)散模型作為視覺解碼器。

相比于處理單一任務(wù)的模型，All-to-All模型的潛力在于圖像理解、生成、編輯等任務(wù)可以相互促進(jìn)、互相組合。

為了完成這一目標(biāo)，將模型的輸入和輸出特征空間限定在同一個連續(xù)高維特征空間，統(tǒng)一使用Vision Encoder編碼圖像得到高維特征。對于理解任務(wù)，這些特征直接輸入模型中作為先驗。對于生成任務(wù)，這些特征則作為真值指導(dǎo)模型的訓(xùn)練。

預(yù)填充自回歸策略

在訓(xùn)練階段，自回歸模型直接使用真值作為輸入序列，然后將輸入序列左移一位后計算損失函數(shù)。在推理階段，則采用Token-by-Token的自回歸：即每預(yù)測一個Token，就將其送回輸入，預(yù)測后續(xù)的Token。

團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，將這種自回歸范式，直接運用在連續(xù)特征空間的圖像Embedding預(yù)測上，會帶來比較嚴(yán)重的誤差累計問題。

如下圖所示，從第一個黃色的圖像Token開始，預(yù)測的Embedding就存在誤差。將帶誤差的Embedding送回輸入中，會導(dǎo)致后續(xù)的Embedding預(yù)測誤差不斷增大，最終導(dǎo)致整個圖像Token序列預(yù)測失敗。

誤差累計本質(zhì)上是由訓(xùn)練和推理行為不一致導(dǎo)致的。為了解決這個問題，魔搭團(tuán)隊提出了預(yù)填充自回歸的策略，如下圖所示。在訓(xùn)練時使用可學(xué)習(xí)特殊Token填充對應(yīng)的圖像Embedding位置，這樣就可以讓模型學(xué)習(xí)直接預(yù)測任意位置的圖像Token的能力。

在推理階段，只要預(yù)測到圖像的起始Token BOI，就直接預(yù)填充N個特殊Token到輸入序列中。通過這種方式，能夠保證訓(xùn)練和推理階段行為的一致性，從而消除誤差累計。

任務(wù)構(gòu)建與訓(xùn)練細(xì)節(jié)

在Nexus-Gen工作之前，沒有看到過在統(tǒng)一的理解、生成和編輯任務(wù)上做訓(xùn)練的先例。所以魔搭團(tuán)隊首先從工程上，探索使用類messages格式來定義所有任務(wù)的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。

之后，團(tuán)隊從開源社區(qū)收集了約25M訓(xùn)練數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為以上統(tǒng)一的格式，其中，圖像理解數(shù)據(jù)6M，圖像生成數(shù)據(jù)12M，圖像編輯數(shù)據(jù)7M。

部分?jǐn)?shù)據(jù)使用Qwen-VL-max API進(jìn)行了重新標(biāo)注。其中，圖像編輯數(shù)據(jù)包含了團(tuán)隊在ModelScope社區(qū)最新開源的，圖像編輯數(shù)據(jù)集系列ImagePulse。

這一系列數(shù)據(jù)集中，針對GPT-4o不同的圖像編輯能力，包含了添加、去除、改變、風(fēng)格遷移等原子能力而生成的，大約1M高質(zhì)量樣本。

此外后續(xù)團(tuán)隊也會將其他在訓(xùn)練過程中使用到的全部數(shù)據(jù)，都進(jìn)行開源。

由于Nexus-Gen將圖像特征統(tǒng)一在Vision Encoder的高維空間中，因此自回歸模型部分和擴(kuò)散模型部分可以分開訓(xùn)練。

自回歸模型使用魔搭開源的SWIFT框架訓(xùn)練，擴(kuò)散模型則使用了魔搭的DiffSynth-Studio框架訓(xùn)練。下表詳細(xì)描述了訓(xùn)練過程的細(xì)節(jié)。

自回歸模型采用了三階段訓(xùn)練策略，前兩個階段逐步將圖像生成和圖像編輯能力嵌入語言模型中，最后一個階段則采用少量高質(zhì)量數(shù)據(jù)來提升模型生圖質(zhì)量。

擴(kuò)散模型的訓(xùn)練目標(biāo)是將輸入條件由原本文本輸入調(diào)整為圖像Embedding輸入，采用單階段訓(xùn)練策略。

Nexus-Gen 功能展示

Nexus同時具備圖像理解、生成和編輯能力，以下是每個能力的可視化案例。

圖像理解

圖像生成

圖像編輯

未來展望

在模型融合訓(xùn)練、圖像Token數(shù)量提升、ScaleUp數(shù)據(jù)集和模型大小等等方面，Nexus-Gen依然存在著大量的優(yōu)化潛力，目前ModelScope團(tuán)隊在這些不同方向，還在進(jìn)行更深入的探索。

Nexus-Gen的誕生，驗證了從SOTA的MLLMs和擴(kuò)散模型出發(fā)，來對齊以GPT-4o為代表的閉源SOTA的可能性。其效果與GPT-4o具備許多共同點，比如圖像編輯會導(dǎo)致原圖部分變化、可以文本潤色進(jìn)行多樣化圖像生成等；團(tuán)隊也發(fā)現(xiàn)了許多OpenAI團(tuán)隊沒有揭露的現(xiàn)象，比如圖像編輯能力極大受益于圖像生成，統(tǒng)一模型使多prompt編輯、故事性編輯成為可能等等。

ModelScope社區(qū)會持續(xù)將探索過程的模型權(quán)重、訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及工程框架全部開源，歡迎社區(qū)對Nexus-Gen和All-to-All統(tǒng)一模型的技術(shù)未來進(jìn)行廣泛交流。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2504.21356
代碼鏈接：https://github.com/modelscope/Nexus-Gen
模型鏈接：https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Nexus-Gen
數(shù)據(jù)集（ImagePulse）鏈接：https://www.modelscope.cn/collections/ImagePulse----tulvmaidong-7c3b8283a43e40