当下的 AI 图像生成界限，Diffusion 模子无疑是豪阔的王者，但在精确放置上却持续"心过剩而力不及"。

在精确视觉放置、均衡多模态输入以及崇高的训诲资本方面仍濒临挑战。有莫得一种更高效、放置更精确的范式？

近日，来自伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、威斯康星大学麦迪逊分校、清华大学、北京大学、Adobe 以及微软的盘考者们，将目力投向了另一条时间阶梯——

自回来（Autoregressive, AR）模子，并提倡了一个全新的高效多模态微调框架MENTOR，仅用相称之一的训诲数据和次优的模子组件，就大略终了杰出 Diffusion 才调（如 Emu2、DreamEngine）的性能，为复杂的多模态图像生成提供了一个更高效、更可控的新范式。

MENTOR 玄妙地绕开了 Diffusion 模子中常见的复杂联想，通过私有的两阶段训诲法，让自回来模子也能高效地进行多模态条目下的图像生成，终判辨像素级精确放置。

△多模态条目生凯旋果展示处置多模态图像生成中的均衡贫窭

在真正宇宙的应用中，咱们持续需要模子大略涌现和处理比纯文本更复杂的指示，比如"让这只猫戴上这顶帽子"或者"把这张图的立场造成梵高那样"。这种包含图像、文本等多种信息的输入，对现存模子提倡了渊博挑战：

精确放置难：  Diffusion 模子固有的立时性，使得在需要高保真度的任务（如图像重建）上难以终了精确的、详情趣的放置 .

模态失衡：  现存才调在和会多种输入时，持续会"偏科"，比如过度依赖参考图像而忽略文本指示，或者反之。

训诲资本高： 很多基于 Diffusion 的才调，为了对皆不同模态，引入了复杂的适配器或特等的对皆模块，需要多数的训诲，贪图资本崇高。

面对这些贫窭，咱们不禁要问：是否存在一种更高效、更可控的范式来处置多模态图像生成中的均衡贫窭？

为了应酬上述挑战，盘考团队提倡了MENTOR，一个简单而高效的自回来（AR）框架。MENTOR 应用结伙的 Transformer 架构，径直将多模态输入与输出的图像 token 对皆，从而简化了模子结构和训诲历程。

△MENTOR 概览。左侧为模子结构，右侧为两阶段训诲范式

与 Diffusion 模子不同，自回来模子（如 GPT 系列）通过一一猜测下一个 token 来生成本色。MENTOR 的中枢想想恰是将这种序列生成能力应用到图像上：将统统输入（文本、参考图、分割图等）和输出图像都" Token 化"，调度成一个结伙的序列，然后让 AR 模子来学习这个序列的生成规律。

MENTOR 的中枢联想包含两大亮点：

1. 结伙的自回来架构：模子由一个多模态编码器和一个自回来生成器构成。编码器认真将输入的图像、文本等信息结伙编码成一个分享的暗示（embedding）。然后，自回来生成器会一一生成图像 token，最终解码成一张竣工的图片。这种序列化的生成花样，自然地终判辨输入和输出之间紧密的、token 级别的对皆。

2. 全心联想的"两阶段"训诲范式：为了让模子学会"兼顾"不同模态的输入，盘考者联想了一个两阶段的训诲战略：

第一阶段：多模态对皆预训诲 ( Multimodal Alignment )

在这一阶段，模子的中枢任务是学会"看懂"不同类型的输入，缔造像素级和语义级的底层对皆。通过图像重建、对象分割和文生图三个任务，强制模子学习输入图像的紧密视觉细节和空间结构，而不是只是把它当成一个"视觉提醒"。这个阶段的训诲，为模子打下了坚实的多模态涌现基础，让它知谈了"笔墨形色的‘狗’"和"图像中的‘狗’"在视觉 Token 层面是怎么干系的。

△△ 经过多模态对皆预训诲的图像重建效果

第二阶段：多模态指示微调 ( Multimodal Instruction Tuning )

在对皆的基础上，这个阶段旨在普及模子的指示解雇和跨模态推理能力。除了延续第一阶段的任务外，还引入了两个新任务：

图像规复 ( Image Recovery ) :  

通过东谈主为制造一些"颓残"的图像（如旋转、缩放、替换布景），让模子学会应用文本提醒来"脑补"和规复出原始图像，从而促进多模态信息的和会与纠错。

主体开首的图像生成 ( Subject-driven Image Generation ) :  

要求模子在严格解雇文本指示的同期，保抓参考图像中主体的视觉特征。

通过这种"先对皆，后微调"的战略，MENTOR 得手地处置了模态失衡问题，终判辨对视觉和文本领导的有用、可控的和会。

"降本增效"的显耀效果

尽管 MENTOR 的模子限度不大，且使用的组件（如 Flan T5,LlamaGen）性能有限，但它在 DreamBench++ 上赢得了令东谈主瞩指标得益。

1. 性能与均衡性的双重告捷

表 1：MENTOR 在 DreamBench++ 的性能对比在 CP-PF 分数上 MENTOR 不仅杰出了 Emu2（37B 参数）和 DreamEngine（10.5B 参数），更关键的是，它的 CP/PF 比率是统统免调优才调中最低的。这标明 MENTOR 在保抓参考图视觉特征息争雇文本指示之间赢得了最好的均衡。

MENTOR 在 DreamBench++ 上的性能对比。圆圈大小代表 CP-PF 分数，MENTOR（左下角橙色）在模子大小和训诲数据量都远小于敌手的情况下，赢得了极具竞争力的均衡性能。

2. 训诲服从

MENTOR 在通盘训诲历程中仅使用约 300 万组图文对，耗时约 1.5 天（基于 8 张 A100 显卡）。比拟之下，Kosmos-G、Emu2 等基线才调在训诲资源上的阔绰显耀更高，充分体现了 MENTOR 在架构联想和训诲范式上的高效性。在换取训诲资源下的对比履行中也不错不雅察到，MENTOR 相较于以 Kosmos-G 为代表的 Diffusion 才调展现出了更优的性能。

表 2：MENTOR 与 Komos-G 在 DreamBench++ 的受控对比测验结果

3 不凡的图像重建保真度

表 3: MENTOR 在 COCO 和 JourneyDB 上进行图像重建任务的定量对比。

在图像重建任务中，MENTOR 的说明一样出色，其重建漏洞（l2 距离）远低于其他顶尖模子，这有劲地讲解注解了其自回来架构在保留视觉细节方面的遒劲能力。

△ MENTOR 在图像重建任务上的定性对比，展现了其超高的保真度。

4. 丰富的应用后劲

MENTOR 框架的通用性极强，只需在特定任务的数据上进行简单的微调，就能胜任多种复杂的多模态生成任务，无需对模子架构作念任何修改：

文本指点的图像分割

多图像和会生成

主体开首的图像生成

多模态高下体裁习

...

△多图像多模态条目生成训诲，有助于普及模子在视觉细节保留方面的能力。自回来范式的后劲

一言以蔽之，MENTOR 的提倡，为复杂可控的图像生成任务开采了一条新的、有别于 Diffusion 模子的谈路。

它通过一种更简单的自回来框架和高效的两阶段训诲战略，终判辨对多模态输入的紧密化、像素级对皆和放置，以更小的模子尺寸和更少的训诲资源，终判辨更均衡、更可控的生凯旋果。展现了 AR 模子在视觉生成界限的渊博后劲，讲解注解了在多模态生成任务上，"正途至简"一样行之有用。

固然，盘考者们也指出，受限于刻下 AR 生成模子的底层能力，MENTOR 在某些方面（如空间推理、细粒度东谈主像渲染等）与最顶尖的 Diffusion 模子比拟仍有较大差距。但咱们有原理顺服，跟着更遒劲的自回来基础模子的出现，MENTOR 这类框架的后劲将被进一步开释，为构建下一代通用、紧密、可控的视觉本色创作系统奠定坚实的基础。

论文聚合：https://arxiv.org/abs/2507.09574

神志主页：https://haozhezhao.github.io/MENTOR.page

代码仓库：https://github.com/haozhezhao/MENTOR

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—  完  —

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