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蚂蚁金服开源Ming-UniVision模型,一个模型搞定图像理解、生成与编辑,彻底告别散装方案! 核心内容: 1. 模型首次实现理解与生成的原生融合,支持看图说话、文生图、图修图等多项功能 2. 两大技术突破:统一空间加速训练3.5倍,多轮互动实现无缝视觉对话 3. 配套开源统一视觉标记器MingTok,提供完整解决方案
之前的视觉模型:理解与生成用一个模型,编辑图像得换另外一个,是不是很散装?在Qwen上就是如此。今天,蚂蚁金服开源的Ming-UniVision带来了完整解决方案,一个模型全部搞定。Ming-UniVision-16B-A3B,16B大小,3B激活,速度应该比较快。
它不仅首次在连续统一表示空间中实现了理解与生成的原生融合,同时开源了配套的统一连续视觉标记器MingTok。这意味着它不仅能看图说话,文生图,图修图甚至还能进行深入的图像推理。
案例
首先我们看看图像生成
这个是可视化推理过程,比如使人变成笑脸,就是先推理找到要编辑的嘴部,然后编辑对应部位。
图像编辑功能,保持一致性的同时进行部位编辑,简直复刻google nanobanana!
技术亮点
亮点1: 统一的空间能解锁超快的训练。
通过减轻视觉和绘画之间的“表征竞争”,Ming-UniVision 在文本到图像任务上的收敛速度提高了 3.5 倍以上。更少计算,相同性能。
亮点2: 真正的魔力发生在多轮互动中。
传统模型在每次编辑时都会陷入缓慢的“潜在→像素→特征”循环中。Ming-UniVision 实现了直接的 Feature →循环。这意味着无缝且有状态的视觉对话,生成->编辑->重新生成,全部在相同的高保真环境中进行。
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