开源全能图像模型媲美 GPT-4o！新手也能轻松玩转的 AI 图像神器来了

一、Nexus-Gen 是什么？

• MLLMs（大规模语言模型）：比如大家熟悉的 ChatGPT，擅长理解和生成文字。
• 扩散模型（Diffusion Model）：像 Stable Diffusion，能生成高质量的图像。

二、它是怎么工作的？

总体框架

1. 输入处理：不管你输入的是文字还是图片，都会被转换成一种高维特征空间的编码。比如，输入 “一只在草原上奔跑的狮子”，模型会把这句话变成一堆数字；输入一张图片，会用 Vision Encoder 把图片也变成数字。
2. Transformer 处理：这部分就像大脑，负责处理这些数字。如果是生成任务，它会预测接下来的 token（可以理解为图像的 “积木块”）；如果是理解任务，它会分析这些 token 代表什么。
3. 扩散模型解码：预测出来的 token 会被送到扩散模型，生成最终的图像。

预填充自回归策略

• 训练时：用特殊的 token 填充图像 Embedding 的位置，让模型学会直接预测任意位置的 token，而不是一步步依赖前面的结果。
• 推理时：只要检测到图像生成的起始 token，就直接预填充 N 个特殊 token，避免误差累积。

三、和 GPT-4o 相比怎么样？

1. 图像生成：能生成细节丰富的图片，比如根据 “夕阳下的海滩” 生成的图片，海水的波浪、沙滩的纹理都很清晰。
2. 图像编辑：支持添加、删除、修改元素。比如在一张猫的图片里，把猫的颜色从橘色改成灰色，或者给猫加上一顶帽子。
3. 图像理解：能准确描述图片内容，比如 “图片中有一只狗在追蝴蝶，背景是一片草地”。

• 统一模型：所有任务都在一个模型里完成，而不是像 GPT-4o 那样可能需要多个模型协作。
• 开源优势：模型权重、训练数据和工程框架全部开源，开发者可以自由修改和优化。

四、新手常见问题解答

1. Nexus-Gen 和其他模型有啥不一样？

2. 普通人能用它做什么？

• 内容创作：比如自媒体新手可以用它生成封面图，或者根据文字描述生成短视频脚本。
• 设计辅助：设计师可以用它快速生成设计草稿，然后在此基础上修改。
• 教育学习：学生可以用它分析图片中的知识点，比如生成一张历史场景图，然后让 AI 讲解相关历史事件。

3. 训练数据从哪儿来？

• 6M 图像理解数据
• 12M 图像生成数据
• 7M 图像编辑数据

4. 怎么获取和使用这个模型？

from modelscope.pipelines import pipeline

image_pipeline = pipeline('image-to-image', model='nexus-gen')
result = image_pipeline('输入文字描述')

5. 未来有什么优化方向？

• 模型融合训练：进一步优化语言模型和扩散模型的结合。
• 图像 Token 数量提升：让模型能处理更复杂的图像。
• ScaleUp 数据集和模型大小：增加数据量和模型参数量，提升性能。

五、小编观点