统一高效图像生成与编辑！百度&新加坡国立提出Query-Kontext，多项任务“反杀”专用模型

文章主旨：

本文提出了一种名为Query-Kontext的经济型多模态模型框架，通过解耦视觉语言模型（VLM）的生成推理能力与扩散模型的高保真视觉渲染能力，优化图像生成与编辑任务。

关键要点：

• Query-Kontext将多模态生成推理交给VLM，扩散模型负责高质量视觉合成。
• 提出三阶段渐进式训练策略，逐步对齐VLM与扩散模型以增强图像生成与编辑性能。
• 设计精细的数据集收集方案，涵盖真实、合成及筛选的开源数据，支持多模态场景需求。
• 模型在多项基准测试中表现优异，部分任务超越现有SOTA方法。
• 通过经济高效的训练策略，显著减少资源消耗，同时实现高质量输出。

内容结构：

1. 解决的问题：

   统一多模态模型在文本生成图像和图像编辑任务中，生成推理与高保真合成能力常纠缠，难以实现高质量视觉效果。

2. 提出的方案：

   Query-Kontext通过将多模态生成推理分离至VLM，扩散模型专注高保真视觉渲染，优化理解与生成模块的协作。

3. 应用的技术：

   • 三阶段渐进式训练策略：释放VLM生成推理能力并优化扩散模型。
   • 引入低级图像编码器以提高图像保真度。
   • 数据集设计：整合多模态参考到图像场景的真实、合成与开源数据。

4. 实验与结果：

   • Query-Kontext在文本生成图像、指令编辑等任务中达到或超越现有SOTA性能。
   • 定量与定性分析展示其在生成质量及任务覆盖上的优势。

5. 讨论与未来方向：

   通过解耦VLM与扩散模型的功能，Query-Kontext在资源使用与扩展能力方面展现了经济效益。未来将探索更高效的扩散模型训练策略及任务多样性。

文章总结：

Query-Kontext框架通过技术创新与训练策略优化，提供了一个高效、经济且性能优越的多模态图像生成解决方案，为多模态任务的进一步研究和应用奠定了基础。

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