Lumina-mGPT 2.0：自回歸模型華麗復興，媲美頂尖擴散模型
上海人工智能實驗室等團隊提出Lumina-mGPT 2.0 —— 一款獨立的、僅使用解碼器的自回歸模型，統一了包括文生圖、圖像對生成、主體驅動生成、多輪圖像編輯、可控生成和密集預測在內的廣泛任務。
本文第一作者辛毅為南京大學 & 上海創智學院博士生，現于上海人工智能實驗室實習，研究方向為圖像 / 視頻生成、多模態生成與理解統一等。通訊作者為上海人工智能實驗室青年科學家 — 高鵬。本文其他作者來自上海人工智能實驗室、香港中文大學、上海交通大學、上海創智學院、浙江工業大學等。
- 論文標題：Lumina-mGPT 2.0: Stand-Alone AutoRegressive Image Modeling
- 論文鏈接：arxiv.org/pdf/2507.17801
- GitHub 地址：Alpha-VLLM/Lumina-mGPT-2.0
關鍵詞：圖像生成、自回歸模型、基座模型。
核心技術與突破
完全獨立的訓練架構
不同于依賴預訓練權重的傳統方案，Lumina-mGPT 2.0 采用純解碼器 Transformer 架構，從參數初始化開始完全獨立訓練。這帶來三大優勢：架構設計不受限制（提供了 20 億和 70 億參數兩個版本）、規避授權限制（如 Chameleon 的版權問題）、減少預訓練模型帶來的固有偏差。
圖像分詞器方面，通過對比 VQGAN、ViT-VQGAN 等多種方案，最終選擇在 MS-COCO 數據集上重建質量最優的 SBER-MoVQGAN，為高質量生成奠定基礎。
統一多任務處理框架
創新地采用統一的圖像分詞方案，將圖生圖任務通過上下拼接視為一張圖像，并通過提示描述進行控制，實現多任務訓練與文生圖訓練的一致性。使得單一模型能夠無縫支持以下任務：
- 文生圖
- 主體驅動生成
- 圖像編輯
- 可控生成（如基于輪廓 / 深度的生成）
- 密集預測
這種設計避免了傳統模型需切換不同框架的繁瑣，通過系統提示詞即可靈活控制任務類型。
高效的推理策略
為了解決自回歸模型生成速度慢的痛點，團隊引入兩種優化：
- 模型量化：將模型權重量化為 4 位整數，同時保持激活張量為 bfloat16，通過 PyTorch 2.0 中的原生編譯工具和 torch.compile 的 reduce-overhead 模式實現無需改變模型架構的優化。
- 推測式 Jacobi 采樣：通過靜態 KV 緩存和靜態因果注意掩碼的方案，使 SJD 兼容于靜態編譯框架，從而實現加速采樣，同時避免動態調整緩存。結合 4 位量化技術，減少 60% GPU 顯存消耗，同時通過并行解碼加速生成。
實驗顯示，優化后模型在保持質量的前提下，生成效率顯著提升。
實驗結果
文生圖實驗結果
在文本到圖像生成領域，Lumina-mGPT 2.0 在多個基準測試中表現優異，與 SANA 和 Janus Pro 等擴散模型和自回歸模型相當甚至超越，特別是在 “兩個物體” 和 “顏色屬性” 測試中表現卓越，以 0.80 的 GenEval 分數躋身頂級生成模型之列。
此外，在實際生成效果上，Lumina-mGPT 2.0 在真實感、細節和連貫性方面優于前代 Lumina-mGPT 和 Janus Pro，更具視覺吸引力和自然美感。
多任務實驗結果
在 Graph200K 多任務基準中（可控生成、物體驅動生成），Lumina-mGPT 2.0 表現優異，證明了純自回歸模型在單一框架下完成多模態生成任務的可能性。
此外，團隊與其他的多任務生成模型進行了實際比較，Lumina-mGPT 2.0 在可控生成和主題驅動生成任務中表現突出，與 Lumina-mGPT、OneDiffusion 和 OmniGen 等模型相比，展示了卓越的生成能力和靈活性。
未來方向
Lumina-mGPT 2.0 在優化推理后，仍面臨采樣時間長的問題，與其他基于自回歸的生成模型相似，這影響了用戶體驗，后續將進一步優化。當前 Lumina-mGPT 2.0 的重點在多模態生成， 但計劃更新擴展至多模態理解，以提高其整體功能和性能，這將使 Lumina-mGPT 2.0 在滿足用戶需求方面更加全面。
