Nexus-Gen: A Unified Model for Image Understanding, Generation, and Editing

本研究解决了现有统一多模态大型语言模型在特定领域架构中表现不足的问题。Nexus-Gen通过双阶段对齐训练过程，将大型语言模型的语言推理能力与扩散模型的图像合成功能相结合，从而实现全面的图像理解、生成与编辑。该模型的关键发现是引入了预填充自回归策略，显著提升了生成质量。

本研究提出Nexus-Gen模型，通过双阶段对齐训练，将语言推理与图像生成相结合，提升了图像理解与生成的质量，解决了现有多模态模型在特定领域的不足。

Nexus-Gen model 图像理解 图像生成 多模态模型 语言推理
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。
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