扩散模型失宠？端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场，超越SDXL！|图像生成|扩散模型|模态

新智元报道

编辑：LRST

【新智元导读】刚刚，一款专为消费级显卡设计的全新非自回归掩码图像建模的文本到图像生成模型——Meissonic发布，标志着图像生成即将进入「端侧时代」。

最近，YouTube和Reddit上出现了一个引起广泛讨论的图像生成模型，来自日本、韩国、美国、印度、中东和英国的网友们纷纷参与讨论。

Youtube热烈讨论

那么，这到底是怎么回事呢？让我们一起来看看吧。

近年来，大语言模型在自然语言处理领域取得了巨大的突破，以LLaMA和Qwen等为代表的模型展现了强大的语言理解和生成能力。

但是，图像生成技术的突破主要得益于扩散模型，如Stable Diffusion XL在图像质量、细节和概念一致性方面设立了事实标准。

然而，这些扩散模型与自回归语言模型的工作原理和架构显著不同，导致在视觉和语言任务上实现统一生成方法面临挑战。这种差异不仅使这些模态的整合变得复杂，还凸显了需要创新的方法来弥合它们之间的差距。

自回归文本到图像模型（如LlamaGen）通过预测下一个token生成图像，但由于生成的图像token数量庞大，自回归模型在效率和分辨率上也面临瓶颈，难以应用到实际场景。于是，一些Masked Image Modeling（MIM）技术，例如MaskGIT和MUSE被提出。这些方法展现了高效图像生成的潜力。

尽管MIM方法具有一定的前景，它们仍面临两个关键限制：

1. 分辨率限制

当前的MIM方法只能生成最大分辨率为512×512像素的图像。这一限制阻碍了它们的广泛应用和进一步发展，尤其是在文本生成图像的社区中，1024×1024分辨率逐渐成为标准。

2. 性能差距

现有的MIM技术尚未达到领先扩散模型如SDXL所表现的性能水平，特别是在图像质量、复杂细节和概念表达等关键领域表现不佳，而这些对实际应用至关重要。

这些挑战需要探索新的创新方法，Meissonic的目标是使MIM能够高效生成高分辨率图像（如1024×1024），同时缩小与顶级扩散模型的差距，并确保其计算效率适合消费级硬件。

Meissonic模型提出了全新的解决方案，基于非自回归的掩码图像建模（MIM），为高效、高分辨率的T2I生成设定了新标准。

论文链接: https://arxiv.org/abs/2410.08261

GitHub Code: https://github.com/viiika/Meissonic

Huggingface Model: https://huggingface.co/MeissonFlow/Meissonic

通过架构创新、先进的位置编码策略和优化的采样方法，Meissonic不仅在生成质量和效率上与领先的扩散模型（如SDXL）相媲美，甚至在某些场景中超越了它们。

此外，Meissonic利用高质量的数据集，并通过基于人类偏好评分的微观条件进行训练，同时引入特征压缩层，显著提升了图像的保真度与分辨率。

以下是Meissonic在方法上的几项重要技术改进：

1. 增强型Transformer架构

Meissonic结合了多模态与单模态的Transformer层，旨在捕捉语言与视觉之间的互动信息。从未池化的文本表示中提取有用信号，构建两者之间的桥梁；单模态Transformer层则进一步细化视觉表示，提升生成图像的质量与稳定性。研究表明，这种结构按1:2比例能够实现最佳性能。

2. 先进的位置编码与动态采样条件

为保持高分辨率图像中的细节，Meissonic引入了旋转位置编码（RoPE），为queries和keys编码位置信息。RoPE有效解决了随着token数量增加，传统位置编码方法导致的上下文关联丢失问题，尤其在生成512×512及更高分辨率图像时。

此外，Meissonic通过引入掩码率作为动态采样条件，使模型自适应不同阶段的采样过程，进一步提升图像细节和整体质量。

3. 高质量训练数据与微观条件

Meissonic的训练依赖于经过精心筛选的高质量数据集。为提升图像生成效果，Meissonic在训练中加入了图像分辨率、裁剪坐标及人类偏好评分等微观条件，显著增强了模型在高分辨率生成时的稳定性。

4. 特征压缩层

为了在保持高分辨率的同时提升生成效率，Meissonic引入了特征压缩层，使其在生成1024×1024分辨率图像时可以有效降低计算成本。

那么，Meissonic到底有多强大呢？让我们来看看它的表现：

在HPS V2.0基准测试中，Meissonic以平均0.56分的优势超越了SDXL。

在图像编辑能力评测数据集Emu-Edit上，Meissonic的Zero-shot图像编辑性能甚至超越了经过图像编辑指令微调后的模型。

在风格多样性生成方面，Meissonic展现出超越SDXL的表现。

而这一切，都只需SDXL 1/3的推理时间和1/2的显存占用。值得注意的是，Meissonic可以在8GB显存下运行，让中低端显卡的用户也能受益。

此外，Meissonic还展现了超强的zero-shot图像编辑能力，无需微调即可灵活编辑有mask和无mask的场景，提供了更多创作可能性。

高效推理与训练的结合

在文本到图像合成领域，Meissonic模型凭借卓越的效率脱颖而出。该模型不仅在推理过程中实现了高效性，同时在训练阶段也显著提升了效率。Meissonic采用了一套精心设计的四阶段训练流程，逐步提升生成效果。

阶段一：理解图像基础概念

研究表明，原始LAION数据集的文本描述无法充分满足文本到图像模型的训练需求，通常需要多模态大型语言模型（MLLM）进行优化，但这消耗大量计算资源。

为此，Meissonic在初始阶段采用了更加平衡的策略，利用经过筛选的高质量LAION数据学习基础概念，通过降分辨率的方法提高效率，最终保留约2亿张高质量图像，并将初始训练分辨率设定为256×256。

阶段二：实现文本与图像对齐

第二阶段的重点在于提升模型对长文本描述的理解能力。团队筛选了审美分数高于8的图像，构建了120万对优化后的合成图文对及600万对内部高质量图文对。此阶段，训练分辨率提升至512×512，配对数据总量达到约1000万对，从而显著提升了Meissonic在处理复杂提示（如多样风格和虚拟角色）以及抽象概念方面的能力。

阶段三：实现高分辨率图像生成

在Masked Image Modeling（MIM）领域，生成高分辨率图像仍然是一个挑战。Meissonic通过特征压缩技术高效实现了1024×1024分辨率的图像生成。引入特征压缩层后，模型能够在较低计算成本下实现从512×512到1024×1024的平滑过渡，此阶段的数据集经过进一步筛选，仅保留约600万对高分辨率、高质量的图文配对，以1024分辨率进行训练。

阶段四：精细化美学细节生成

在最后阶段，Meissonic通过低学习率微调模型和文本编码器，并引入人类偏好评分作为训练条件，进一步提升了生成图像的质量和多样性。这一阶段的训练数据与第三阶段保持一致，但更加注重对高分辨率图像生成的美学细节的打磨。

通过上述四个阶段的训练，Meissonic在训练数据和计算成本上实现了显著降低。具体而言，在训练过程中，Meissonic仅使用210万张图像，相较于其他主流模型（如SD-1.5和Dall-E 2），训练数据的使用量显著减少。