该研究提出了Lumina-OmniLV框架，旨在提升低级视觉领域100多个子任务（如图像修复和增强）的多任务泛化能力，并探讨高级生成任务对细节修复的影响。

本研究提出了一种技能发现保守Q学习（SD-CQL）方法，解决了离线多智能体强化学习在新任务中需重新训练的问题。SD-CQL通过重构观测值来发现技能，在小规模源任务上展现出优越的多任务泛化能力，实验结果显示其任务效率和泛化性能优于传统方法，部分任务性能提升达65%。