論文の概要: Nexus-Gen: Unified Image Understanding, Generation, and Editing via Prefilled Autoregression in Shared Embedding Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21356v3
• Date: Tue, 15 Jul 2025 09:23:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 15:29:04.568035
• Title: Nexus-Gen: Unified Image Understanding, Generation, and Editing via Prefilled Autoregression in Shared Embedding Space
• Title（参考訳）: Nexus-Gen:共有埋め込み空間における自己回帰によるイメージ理解、生成、編集の統合
• Authors: Hong Zhang, Zhongjie Duan, Xingjun Wang, Yuze Zhao, Weiyi Lu, Zhipeng Di, Yixuan Xu, Yingda Chen, Yu Zhang,
• Abstract要約: 共有画像埋め込み空間における画像理解,生成,編集を統一する新しいアーキテクチャであるNexus-Genを提案する。 自己回帰埋め込み予測における過度なエラーの蓄積を軽減するため,新しい自己回帰戦略を提案する。 Nexus-Genは、画像理解、生成、編集タスクにまたがる評価ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.327655601475605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unified multimodal generative models aim to integrate image understanding and generation abilities, offering significant advantages in harnessing multimodal corpora, particularly interleaved text-image data. However, existing unified models exhibit limitations in image synthesis quality, autoregressive error accumulation, and image editing capability. In this work, we propose Nexus-Gen, a novel architecture that unifies image understanding, generation, and editing tasks in a shared image embedding space. This shared space serves as a bridge for the autoregressive and diffusion models, which seamlessly integrates their complementary strengths in cross-modal modeling. To mitigate the severe error accumulation during autoregressive embedding prediction, we propose a novel prefilled autoregression strategy that aligns training-inference dynamics by prefilling input sequences with learnable embeddings. After multi-stage and multi-task training on our constructed large-scale dataset with 26.3 million samples, Nexus-Gen achieves state-of-the-art performance on the evaluation benchmarks spanning image understanding, generation and editing tasks. All models, datasets, and source codes are released in https://github.com/modelscope/Nexus-Gen to facilitate further advancements across the field.
• Abstract（参考訳）: 統一型マルチモーダル生成モデルは、画像理解と生成能力の統合を目標とし、特にインターリーブされたテキスト画像データにおいて、多モーダルコーパスを利用する上で大きな利点を提供する。 しかし、既存の統一モデルでは、画像合成品質、自己回帰誤差蓄積、画像編集能力に制限がある。 本研究では,共有画像埋め込み空間における画像理解,生成,編集タスクを統一する新しいアーキテクチャであるNexus-Genを提案する。 この共有空間は自己回帰モデルと拡散モデルの橋渡しとして機能し、クロスモーダルモデリングにおいてそれらの相補的な強みをシームレスに統合する。 自己回帰埋め込み予測における過度なエラー蓄積を軽減するため,学習可能な埋め込みで入力シーケンスをプリフィルすることで,トレーニングと推論のダイナミクスを整合させる新しい自己回帰戦略を提案する。 構築した2630万サンプルの大規模データセット上で、マルチステージおよびマルチタスクのトレーニングを行った後、Nexus-Genは、画像理解、生成、編集タスクにまたがる評価ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。 すべてのモデル、データセット、ソースコードがhttps://github.com/modelscope/Nexus-Genでリリースされ、フィールド全体のさらなる進歩が促進される。

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