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　　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✿★✿★、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✿★✿★，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✿★✿★。

　　CLIP + MSE✿★✿★：最小化预测表征与 CLIP 真实表征之间的 MSE✿★✿★， 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闪电比分✿★✿★。CLIP + Flow Matching✿★✿★：以自回归模型预测的视觉特征为条件✿★✿★，使用流匹配损失来训练 Diffusion Transformer✿★✿★，以预测真实的 CLIP 表征闪电比分✿★✿★。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 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✿★✿★，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✿★✿★， 由 VAE 解码器来生成真实图片凯发官方网站✿★✿★。

　　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闪电比分✿★✿★，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凯发官方网站✿★✿★，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）闪电比分✿★✿★、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✿★✿★。

　　基于这些发现凯发官方网站✿★✿★，本文推出了 BLIP3-o, 一系列先进的统一多模态模型✿★✿★，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✿★✿★，包括迭代图像编辑✿★✿★、视觉对话和逐步视觉推理凯发官方网站✿★✿★。

　　除了培养弟子和建设仙门外✿★✿★，游戏还包含了炼丹✿★✿★、炼器✿★✿★、仙田等多种修仙玩法✿★✿★，让玩家体验到修仙的方方面面✿★✿★。

　　游戏内置丰富的社交系统✿★✿★，玩家可以与其他玩家组成联盟✿★✿★，共同对抗强敌✿★✿★，体验多人合作的乐趣✿★✿★，增加了游戏的可玩性和趣味性✿★✿★。

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