自回归模型，首次生成2048×2048分辨率图像！来自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员，专门为多模态大语言模型（MLLMs）设计的TokenShuffle，显著减少了计算中的视觉Token数量，提升效率并支持高分辨率图像合成。
阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit，性能达到开源 SOTA。该模型总参数量为 19B (7B MLLM + 12B DiT)，具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力；支持 11 类高频图像编辑任务类型，如文字替换、风格迁移、材质变换、人物修图等。
多模态大语言模型（MLLM）在具身智能和自动驾驶“端到端”方案中的应用日益增多，但它们真的准备好理解复杂的物理世界了吗？
来自Meta和NYU的团队，刚刚提出了一种MetaQuery新方法，让多模态模型瞬间解锁多模态生成能力！令人惊讶的是，这种方法竟然如此简单，就实现了曾被认为需要MLLM微调才能具备的能力。
统一多模态大模型（U-MLLMs）逐渐成为研究热点，近期GPT-4o，Gemini-2.0-flash都展现出了非凡的理解和生成能力，而且还能实现跨模态输入输出，比如图像+文本输入，生成图像或文本。
在实际应用过程中，闭源模型（GPT-4o）等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
北京大学、上海人工智能实验室、南洋理工大学联合推出 DiffSensei，首个结合多模态大语言模型（MLLM）与扩散模型的定制化漫画生成框架。该框架通过创新的掩码交叉注意力机制与文本兼容的角色适配器，实现了对多角色外观、表情、动作的精确控制
近年来大语言模型（LLM）的迅猛发展正推动人工智能迈向多模态融合的新纪元。然而，现有主流多模态大模型（MLLM）依赖复杂的外部视觉模块（如 CLIP 或扩散模型），导致系统臃肿、扩展受限，成为跨模态智能进化的核心瓶颈。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！
