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ModelScope团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI

OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后⑫，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜②，训练全模态模型成研发重点⑫。

开源的MLLMs和扩散模型已经过大规模预训练⑪，其从零开始训练统一任务⑤，不如取长补短③，将MLLMs的语言建模能力⑲，与扩散模型的像素级图像建模能力⑯，进行有机的结合⑫。

基于这个思路⑩，ModelScope团队提出可同时完成图像理解⑩、生成和编辑的统一模型Nexus-Gen②，在图像质量和编辑能力上达GPT-4o同等水平⑦，并将成果全方位开源⑤，望引发开发者讨论⑭，促进All-to-All模型领域发展▓。

模型先进行图像生成⑮，然后进行图像理解的可视化案例：

Nexus-Gen技术细节

总体框架⑭、Nexus-Gen采用了与GPT-4o类似的 token → [transformer] → [diffusion] → pixels 技术路线⑲，融合了SOTA MLLMs的强大文本预测能力和Diffusion模型的强大图像渲染能力⑥，其总体架构如图所示①。

作为一个All-to-All模型⑯，Nexus-Gen的输入和输出都支持图像和文本模态⑬，自回归Transformer输出的文本Token进行分类后解码成对应的输出文本⑭。而输出的视觉Token的embeddings则会作为条件输入给Vision Decoder中解码为输出图像⑲。

之前的All-to-All模型大多直接使用自回归Transformer直接对图像的像素空间进行建模▓，然后用VAE等模型解码为图像④，导致图像质量较差⑬。

为了保证图像质量⑲，Nexus-Gen选择在高维特征空间对图像进行建模❸，并选择SOTA的扩散模型作为视觉解码器⑩。

相比于处理单一任务的模型❶，All-to-All模型的潜力在于图像理解⑬、生成⑱、编辑等任务可以相互促进⑬、互相组合

为了完成这一目标⑤，将模型的输入和输出特征空间限定在同一个连续高维特征空间⑳，统一使用Vision Encoder编码图像得到高维特征⑥。对于理解任务③，这些特征直接输入模型中作为先验②。对于生成任务⑱，这些特征则作为真值指导模型的训练⑦。

预填充自回归策略❶、在训练阶段❷，自回归模型直接使用真值作为输入序列⑯，然后将输入序列左移一位后计算损失函数⑫。在推理阶段❸，则采用Token-by-Token的自回归：即每预测一个Token⑭，就将其送回输入⑭，预测后续的Token❶。

团队发现⑬，将这种自回归范式❶，直接运用在连续特征空间的图像Embedding预测上⑪，会带来比较严重的误差累计问题①。

如下图所示⑧，从第一个黄色的图像Token开始②，预测的Embedding就存在误差④。将带误差的Embedding送回输入中⑬，会导致后续的Embedding预测误差不断增大⑲，最终导致整个图像Token序列预测失败⑩。

误差累计本质上是由训练和推理行为不一致导致的❷。为了解决这个问题⑱，魔搭团队提出了预填充自回归的策略②，如下图所示⑦。在训练时使用可学习特殊Token填充对应的图像Embedding位置⑯，这样就可以让模型学习直接预测任意位置的图像Token的能力⑮。

在推理阶段⑪，只要预测到图像的起始Token BOI①，就直接预填充N个特殊Token到输入序列中⑧。通过这种方式❸，能够保证训练和推理阶段行为的一致性⑨，从而消除误差累计⑰。

任务构建与训练细节⑨、在Nexus-Gen工作之前❸，没有看到过在统一的理解⑱、生成和编辑任务上做训练的先例④。所以魔搭团队首先从工程上❶，探索使用类messages格式来定义所有任务的数据格式⑧。如下图所示⑫。

之后⑦，团队从开源社区收集了约25M训练数据并转化为以上统一的格式③，其中⑫，图像理解数据6M⑫，图像生成数据12M▓，图像编辑数据7M⑰。

部分数据使用Qwen-VL-max API进行了重新标注❸。其中⑦，图像编辑数据包含了团队在ModelScope社区最新开源的⑤，图像编辑数据集系列ImagePulse③。

这一系列数据集中⑰，针对GPT-4o不同的图像编辑能力⑨，包含了添加❸、去除⑩、改变⑫、风格迁移等原子能力而生成的⑪，大约1M高质量样本⑩。

此外后续团队也会将其他在训练过程中使用到的全部数据③，都进行开源⑳。

由于Nexus-Gen将图像特征统一在Vision Encoder的高维空间中⑳，因此自回归模型部分和扩散模型部分可以分开训练▓。

自回归模型使用魔搭开源的SWIFT框架训练⑩，扩散模型则使用了魔搭的DiffSynth-Studio框架训练⑩。下表详细描述了训练过程的细节⑯。

自回归模型采用了三阶段训练策略①，前两个阶段逐步将图像生成和图像编辑能力嵌入语言模型中❸，最后一个阶段则采用少量高质量数据来提升模型生图质量⑫。

扩散模型的训练目标是将输入条件由原本文本输入调整为图像Embedding输入⑩，采用单阶段训练策略③。

Nexus-Gen 功能展示

Nexus同时具备图像理解⑭、生成和编辑能力③，以下是每个能力的可视化案例⑯。

图像理解

图像生成

图像编辑

未来展望▓、在模型融合训练⑲、图像Token数量提升▓、ScaleUp数据集和模型大小等等方面⑭，Nexus-Gen依然存在着大量的优化潜力④，目前ModelScope团队在这些不同方向⑧，还在进行更深入的探索②。

Nexus-Gen的诞生⑰，验证了从SOTA的MLLMs和扩散模型出发⑮，来对齐以GPT-4o为代表的闭源SOTA的可能性⑰。其效果与GPT-4o具备许多共同点❷，比如图像编辑会导致原图部分变化❶、可以文本润色进行多样化图像生成等⑰；团队也发现了许多OpenAI团队没有揭露的现象①，比如图像编辑能力极大受益于图像生成▓，统一模型使多prompt编辑❶、故事性编辑成为可能等等①。

ModelScope社区会持续将探索过程的模型权重⑱、训练数据以及工程框架全部开源②，欢迎社区对Nexus-Gen和All-to-All统一模型的技术未来进行广泛交流⑰。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2504.21356代码链接：https://github.com/modelscope/Nexus-Gen模型链接：https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Nexus-Gen数据集链接：https://www.modelscope.cn/collections/ImagePulse----tulvmaidong-7c3b8283a43e40

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