MoT–MoE 统一图像模型:理解融入生成与编辑,31.7B 参数单卡部署,8 步 4.98 秒出图
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让视频模型的时间先验按输入自适应决定距离与变换,统一三类条件图像生成
并行生成多方法候选,用验证记录武装现成VLM判官,无需微调即超越奖励模型。
用反事实渲染数据与VGGT几何流,实现物体插入时物体与场景的双向物理适配
以跨范式在线蒸馏与渐进自精化扩散,让统一扩散LLM同时看懂并生成图像,达到SOTA
用轨迹正则化让编辑滑块平滑连续、互不干扰,总分提升18.5%且快3至20倍
统一指令编辑与RGBA图层生成,用在线策略蒸馏保住编辑先验,支持层数与每层内容控制。
单轮教师蒸馏加教师强制正则,双管齐下解决多轮编辑漂移
蒸馏训练让编辑模型在自己输出上迭代数十轮仍稳定,不累积伪影
构建1300万级幻灯片数据引擎与专用基准,训练统一9B模型将生成与编辑做到逼近最强闭源系统
LensErase:万物擦除基础模型
👍 40以1.01亿对配对数据和掩码感知RoPE,把文生图先验改造成通用图像擦除基础模型
让多模态大模型先理解拖拽的语义意图,再生成空间精准的编辑图像
VibeEdit:基于画布指令的图像编辑
👍 16在图上圈选、涂鸦、拖箭头并写简短注释即可精准局部编辑,无需文本提示词
用空间画布加四种绑定取代纯文本提示,让海报构图意图可直接在二维空间中组合表达。
把修图从自回归生成改为条件流匹配直接产出工具参数,延迟降50倍
让模型看图解题并直接改图:最强生成模型在SolveEdit上也只得57.0分
用退化图像预测的连续指令向量替代文本提示,单个LoRA统一六项修复任务
以十六进制色码为统一提示接口,微调单个模型同时实现精确颜色生成与编辑
首次在生成式精炼网络上实现免训练图像编辑,用比特概率差定位编辑区域,背景保持大幅领先。
8B-MoT 无编码器无VAE统一模型,靠空间联合重建与多专家RL蒸馏兼顾理解、生成与编辑