电缆✿◈✿，完美电竞官网首页✿◈✿，电缆工程国际新闻✿◈✿，完美体育手机APP完美体育✿◈✿，今日头条✿◈✿。完美电竞✿◈✿，OpenAI 的 GPT-4o 在图像理解✿◈✿、生成和编辑任务上展现了顶级性能✿◈✿。流行的架构猜想是✿◈✿：

　　该混合架构将自回归与扩散模型的优势结合✿◈✿。Salesforce Research完美竞技平台官网✿◈✿、马里兰大学✿◈✿、弗吉尼亚理工✿◈✿、纽约大学✿◈✿、华盛顿大学的研究者在最新的研究（统一多模态模型 BLIP3-o）中也采用了自回归 + 扩散框架✿◈✿。

　　在这个框架里✿◈✿，自回归模型先生成连续的中间视觉特征✿◈✿，用以逼近真实图像表示✿◈✿，进而引出两个关键问题✿◈✿：

　　真实特征来源 (Ground-truth features)✿◈✿：用 VAE 还是 CLIP 将图像编码为连续特征？特征对齐方式✿◈✿：使用 MSE 损失✿◈✿，还是借助扩散模型（Flow Matching）来对齐预测与真实特征？

　　VAE✿◈✿：将图像编码为 low level 像素特征✿◈✿，以获得更好的重建质量✿◈✿。但 VAE 编码器在处理更高分辨率输入时饭岛爱✿◈✿，会生成更长的向量序列✿◈✿，从而增加训练过程中的计算负担✿◈✿。CLIP + Diffusion✿◈✿：先将图像映射到 high level 语义特征✿◈✿，再通过扩散模型重建真实图像✿◈✿。在实际操作过程中✿◈✿，会先用 CLIP 得到图像特征✿◈✿，然后基于 CLIP feature 训练一个扩散模型来重建图像✿◈✿。该方法好处是无论输入图像分辨率如何✿◈✿，每张图像都可编码为固定长度的连续向量 （比如长度为 64 的向量）✿◈✿，这种编码方式能有较好的图像压缩率✿◈✿；但需要额外训练来使扩散模型适配不同的 CLIP 编码器饭岛爱✿◈✿。

　　CLIP + MSE✿◈✿：最小化预测表征与 CLIP 真实表征之间的 MSE完美竞技平台官网✿◈✿， 比如 Emu2✿◈✿、SeedX✿◈✿。在生成图片的时候✿◈✿，自回归模型生成视觉特征✿◈✿，基于这个视觉特征✿◈✿，使用一个扩散模型来解码图片✿◈✿。CLIP + Flow Matching✿◈✿：以自回归模型预测的视觉特征为条件饭岛爱✿◈✿，使用流匹配损失来训练 Diffusion Transformer✿◈✿，以预测真实的 CLIP 表征✿◈✿。在生成图片的时候✿◈✿，自回归模型生成视觉特征✿◈✿，基于这个视觉特征饭岛爱✿◈✿，Diffusion Transformer 生成一个 CLIP feature✿◈✿，然后再基于这个 CLIP feature✿◈✿，使用一个轻量的扩散模型来解码图片✿◈✿。整个过程涉及两次扩散过程✿◈✿，第一次生成 CLIP feature✿◈✿，第二次生成真实图片✿◈✿。VAE + Flow Matching✿◈✿：以自回归模型预测的视觉特征为条件饭岛爱✿◈✿，使用流匹配损失来训练 Diffusion Transformer✿◈✿，以预测真实的 VAE 表征✿◈✿。在生成图片的时候✿◈✿，自回归模型生成视觉特征✿◈✿，基于这个视觉特征✿◈✿，Diffusion Transformer 生成一个 VAE feature完美竞技平台官网✿◈✿， 由 VAE 解码器来生成真实图片✿◈✿。

　　Caption: 在统一多模态模型中✿◈✿，图像生成有三种设计方案✿◈✿。所有方案均采用自回归 + 扩散框架✿◈✿，但在图像生成组件上各有不同✿◈✿。对于流匹配损失✿◈✿，保持自回归模型冻结✿◈✿，仅微调图像生成模块 (Diffusion Transformer)✿◈✿，以保留模型的语言能力✿◈✿。

　　下图对比了这三种方案在相同设置下的表现✿◈✿，证明CLIP + Flow Matching能在提示对齐✿◈✿、图像多样性与视觉质量之间取得最佳平衡✿◈✿。

　　研究者发现将图像生成集成到统一模型时✿◈✿，自回归模型对语义级特征（CLIP）的学习比对像素级特征（VAE）的学习更为高效✿◈✿。同时✿◈✿，将流匹配 (Flow Matching)作为训练目标能够更好地捕捉图像分布✿◈✿，从而带来更丰富的样本多样性和更出色的视觉质量✿◈✿。同时有两个阶段的扩散过程✿◈✿，相对于传统的一个阶段的扩散模型✿◈✿，将图像生成分解成了两个阶段✿◈✿，第一阶段自回归模型和 diffusion transformer 只负责生成语义特征✿◈✿，第二阶段再由一个轻量的扩散模型来补全 low-level 特征✿◈✿，从而大幅减轻训练压力✿◈✿。

　　研究者采用顺序训练（late fusion）而非联合训练（early fusion）✿◈✿，原因在于✿◈✿：

　　可以冻结自回归模型✿◈✿，保留其图像理解能力✿◈✿；把全部训练资源集中在图像生成模块✿◈✿，避免多任务间的相互干扰✿◈✿。

　　caption✿◈✿：联合训练（early fusion）同时更新理解和生成模块✿◈✿，顺序训练 （late fusion）先独立调优「理解」✿◈✿，再冻结骨干只训练「生成」✿◈✿。

　　预训练数据✿◈✿：25M 开源图文 + 30M 专有图像图像字幕 (caption)✿◈✿：均由 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 生成✿◈✿，平均 120 token✿◈✿；为增强对短提示的适应✿◈✿，还额外混入～10%（6M）的短字幕（20 token）4B 参数开源模型✿◈✿：纯 25M 开源图文对✿◈✿，及～10%（3M）短字幕指令微调✿◈✿：GPT-4o 生成 60K 条高质量示例✿◈✿，显著提升提示对齐和视觉美感

　　本文首次系统地探索了结合自回归与扩散架构的统一多模态建模✿◈✿，评估了三个关键维度✿◈✿：图像表示（CLIP 特征 vs. VAE 特征）✿◈✿、训练目标（流匹配 vs. MSE）和训练策略（early fusion vs. 顺 late fusion）✿◈✿。实验结果表明✿◈✿，将 CLIP 嵌入与流匹配损失相结合✿◈✿，不仅加快了训练速度✿◈✿，也提升了生成质量✿◈✿。

　　基于这些发现✿◈✿，本文推出了 BLIP3-o, 一系列先进的统一多模态模型完美竞技平台官网✿◈✿，并通过 BLIP3o-60k 6 万条指令微调数据集✿◈✿，大幅改善了提示对齐效果和视觉美感✿◈✿。研究者还正在积极开展该模型的应用研究完美竞技平台官网✿◈✿，包括迭代图像编辑✿◈✿、视觉对话和逐步视觉推理✿◈✿。

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