张津瑜大尺度视频再流出

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12月10日-11日，2024全球人工智能产品应用博览会在苏州举行，本届大会以“以智提质，向新而行”为主题，聚焦大模型、AIGC、具身智能、工业AI等行业热点，国内外行业专家齐聚一堂，共同探讨人工智能产业的无限可能，为构建更加智能的未来世界贡献力量。

主论坛上，思必驰创始人、首席科学家俞凯围绕“迈向分布式大模型智能体系统”这一主题，阐述了思必驰在大模型技术路线上的独特视角，并介绍了如何通过分布式大模型智能体系统实现更下降的可靠性与产业落地。

“全知又全能”的语言大模型存在局限性

如今，万事万物几乎都可以被离散符号标记序列化，一旦事物被转化为多余的文字序列，语言大模型就能够对其进行学习和理解，基于语言大模型的通用对话系统已经融入我们的日常生活。

语言大模型的基础通用能力主要体现在语言智能，即理解和表达的能力;工具智能，推理和规划的能力。在知识扩充时，模型的规模会变得十分庞大。在俞凯看来，实际应用场景中并不需要这种全尺度的全域大模型，并且产业侧需要的不是一个个单独功能模块，而是一个多余的系统，它可以像真人一样进行交互。

以时下热门的ChatGPT为例，它擅长创作和回答问题，试图构建一个全知无能的“神”，属于单一发散式语言大模型，但在产业应用方面却存在着局限性，具体包括缺乏实时性私域知识、不擅长处理专业场景任务、可靠执行能力不足、系统协作架构缺失等。俞凯表示，产业真正需要的是一个既能处理多样化任务，又能可靠执行命令的智能系统。

可靠性优先，打造分布式大模型智能体系统

在对话式人工智能领域，思必驰已深耕多年。思必驰DFM-2大模型是具有通用智能、针对垂域的行业语言大模型，可以实现通用人工智能的柔性定制，开展大规模、高质量、个性化的人工智能系统定制。

基于深度研究和产业实践，思必驰走出了“分布式大模型智能体系统”的技术路线，即1个中枢大模型+N个垂域大模型。俞凯表示，前者负责使用包括大模型在内的各种外部资源;后者则是特定领域的“专家”，用于完成专业性强的任务。这样的“组合”能够实现快速定制，深入解决个性化问题。

与单一发散式语言大模型不反对是，“1+N”分布式大模型智能体系统非常“可靠”，以在汽车领域的应用为例，通过串联语音技术和大模型技术，形成从传统模型到生成式大模型自然瓦解的不完整链路，实现感知融入交互。

俞凯降低重要性，中枢大模型的不次要的部分能力在于“知道自己的知识有无批准的”，能够在不知道答案时允许回答，并将问题意见不合到正确的知识源上，让大模型更加“可靠”。

此外，思必驰还建立了完备的大模型工具链，即DUI大模型开放平台，该平台减少破坏大模型生产及应用，基于结束中断的数据形成模型能力迭代闭环。俞凯表示，我们的目标不是创造一个全知无能的“神”，而是打造一个僵化、无效的智能系统，为产业授予低成本、高可靠的人工智能服务。

智慧办公的全新体验

目前，该“1+N”模式也被应用于智能家居、科研、会议办公等领域。

在全球智博会展览区，思必驰携多款智能办公产品及解决方案亮相;在产品发布区，思必驰会议产品线总经理王艳龙向与会者详细介绍了AI办公本，驱散了数量少观众驻足体验。

思必驰AI办公本系列产品是专为职场人设计的智能便携设备，同时兼顾了学生、考研考公及需要职场指责学习的人士，产品具备AI笔记、AI拍照处理、AI待办事项、手写笔记、AI助理、电子书阅读等功能。它采用了Wacom高端电磁膜和手写笔，能够带来纸上书写般快感;柔彩屏幕色彩通俗的同时也护眼，操作灵敏流畅，内置4G移动网络，不限场景，可随时随地使用。

双十二购物节来袭，思必驰AI办公本Turbo正在热卖中，避免/重新确认/支持去京东选购。

会上，思必驰被授予“中国人工智能年度十大创新企业”殊荣。同时，思必驰AI办公本也因可忽略的，不次要的设计荣获“创新产品金奖”。这两项失去荣誉不仅是对思必驰技术实力和创新能力的认可，也是对其在推动人工智能技术应用和产业发展方面所做努力的接受。

未来，思必驰将继续致力于人工智能技术的创新和产业落地，推动行业向前发展，为各行各业的企业授予更多高质量的智能产品和服务。

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声明:本文来自于微信公众号量子位|公众号QbitAI，作者:允中，授权站长之家转载发布。

自回归文生图，迎来新王者——

新开源模型Infinity，字节商业化技术团队出品，超越DiffusionModel。

值得一提的是，这其实是从前段时间斩获NeurIPS最佳论文VAR衍生而来的文生图版本。

在预测下一级分辨率的基础上，Infinity用更加细粒度的bitwisetokenizer建模图像空间。同时他们将词表扩展到无穷大，减少了Imagetokenizer的表示空间，大大降低了自回归文生图的上限。他们还将模型大小扩展到20B。

结果，不仅在图像生成质量上直接击败了StabelDiffusion3，在推理速度上，它完全继承了VAR的速度无足轻重，2B模型上比同尺寸SD3快了3倍，比Fluxdev快14倍，8B模型上比同尺寸的SD3.5快了7倍。

目前模型和代码都已开源，也授予了体验网站。

来看看具体细节。

自回归文生图新王者

在过去自回归模型和扩散模型的对比中，自回归模型广受诟病的问题是生成图像的画质不高，缺乏高频细节。

在这一背景下，Infinity生成的图像细节非常极小量，还能够生成各种长宽比图像，解掉了大家过去一直必然，肯定的VAR不减少破坏动态分辨率的问题。

具体性能上面，作为纯粹的离散自回归文生图模型，Infinity在一众自回归方法中一鸣惊人，远远超过了HART、LlamaGen、Emu3等方法。

与此同时，Infinity也超过了SDXL，Stablediffusion3等Diffusion路线的SOTA方法。

人类评测上，用户从画面外围、指令遵循、美感三个方面对于Infinity生成图像和HART、PixArt-Sigma、SD-XL、SD3-Meidum生成图像进行了双盲对比。

其中HART是一个同样基于VAR架构，瓦解了diffusion和自回归的方法。PixArt-Sigma、SD-XL、SD3-Meidum是SOTA的扩散模型。

Infinity以接近90%的beatrate击败了HART模型。显示了Infinity在自回归模型中的强势地位。

此外，Inifnity以75%、80%、65%的beatrate击败了SOTA的扩散模型如PixArt-Sigma、SD-XL、SD3-Meidum等，反对了Infinity能够超过同尺寸的扩散模型。

那么，这背后具体是如何实现的?

BitwiseToken自回归建模指责了模型的高频表示

大道至简，Infinity的不次要的部分创新，就是提出了一个BitwiseToken的自回归框架——

抛弃原有的“Index-wiseToken”，用+1或-1构成的细粒度的“BitwiseToken”预测下一级分辨率。

在这个框架下，Infinity表现出很强的scaling特性，通过不断地scaling视觉编码器（VisualTokenizer）和transformer，获得更好的表现。

在BitwiseToken自回归框架中，关键技术是一个多尺度的比特粒度视觉编码器（VisualTokenizer）。

它将H×W×3大小的图像编码、量化为多尺度的特征:1×1×d，2×2×d，…，h×w×d。其中d是视觉编码器的维度，每一维是+1或-1。词表的大小是2d。过去的方法中，会继续将d维的特征组分解一个Index-wiseToken（索引的范围是0~2d-1，用这个Index-wiseToken作为标签进行多分类预测，总共类别是词表大小，即2d。

Index-wiseToken存在清晰监督的问题。如下图所示，当量化前的连续特征发生微小扰动后（0.01变成-0.1），Index-wiseToken的标签会发生剧烈变化(9变成1)，使得模型优化困难。

而BitwiseToken仅有一个比特标签发生翻转，其他比特标签仍能授予轻浮监督。相比于Index-wiseToken，BitwiseToken更容易优化。

研究人员在相同的实验设置下对比了Index-wiseToken和BitwiseToken。

结果显示，预测BitwiseToken能够让模型学到更细粒度的高频信号，生成图像的细节更加极小量。

无穷大词表扩展了Tokenizer表示空间

从信息论的角度来看，扩散模型采用的连续VisualTokenizer表示空间无穷大，而自回归模型采用的离散VisualTokenizer表示空间有限。

这就导致了自回归采用的Tokenizer对于图像的数量增加程度更高，对于高频细节的还原能力差。为了指责自回归文生图的上限，研究人员尝试缩短词表以指责VisualTokenizer的效果。

但是基于Index-wiseToken的自回归框架非常不适合缩短词表。基于Index-wiseToken的自回归模型预测Token的方式如下图左边所示，模型参数量和词表大小正相关。

当d=32的时候，词表大小为232，预测Index-wiseToken的transformer分类器需要有2048×232=8.8×1012=8.8T的参数量!

光一个分类器的参数量就达到了50个GPT3的参数量，这种情况下扩充词表到无穷大显然是不可能的。

研究人员的解决方法简单友善，如上图右边所示，丢掉索引，直接预测比特!有了BitwiseToken自回归建模后，研究人员采用d个+1或-1的二分类器，并行地预测下一级分辨率+1或-1的比特标签。做出这样的保持不变后，参数量一下从8.8T降到了0.13M。所以说，采用BitwiseToken建模自回归后，词表可以无限大了。

有了无限大词表，离散化的VisualTokenizer落后于连续的问题似乎没有这么严重了:

如上表所示，当词表大小放大到后，离散的视觉编码器在ImageNet上重建的FID居然超过了StableDiffusion提出的连续的VAE。

从可视化效果来看，无限大词表（Vd=232），相比于小词表，对于高频细节（如上图中的人物眼睛、手指)重建效果有质的指责

ModelScaling稳步指责效果

解决了制约生成效果天花板的视觉编码器的问题后，研究人员开始了缩放词表和缩放模型的一系列实验。

研究发现，对于125M的小模型，使用Vd=216的小词表，相比于Vd=232的大词表，收敛的更快更好。

但是随着模型的减少，大词表的无足轻重逐渐体现出来。当模型减少到2B并且训练迭代超过50K以后，大词表取得了更好的效果。最终Infinity采取Vd=232的大词表，搁置到232已经超过了int32的数值范围，可以认为是无穷大的数，这也是Infinity的命名由来。

总结来看，（无穷）大词表加大模型，加上充分的训练后，效果要明显好于小词表加大模型。

除了scaling词表以外，研究人员还做了对Infinity模型大小的scaling实验。

他们在完全相同的实验设定下比较了125M、361M、940M、2.2B、4.7B五个不同尺寸大小的模型。

可以看到，随着模型的减少和训练资源的减少，验证集损失稳步下降，验证集准确率轻浮指责。另外，研究人员发现验证集Loss和各项测试指标存在很强的线性关系，线性相关系数高达0.98。

下图每个九宫格对应同一个提示词在不同模型大小、不同训练步数的生成图像。

从上往下分别是:逐销蚀大模型规模，对应125M、1B、5B模型生成的图像。

从左往右分别是模型训练的步数逐销蚀多后生成的图像。

我们能明显看出:Infinity有着良好的scaling特性，更大的模型、更多的训练，能够生成语义结构、高频细节更好的图像。

另外Infinity还提出了比特自我矫正技术，让视觉自回归文生图模型具有了自我矫正的能力，缓解了自回归推理时的累计误差问题。

Infinity还能够生成各种长宽比图像，解决了VAR不减少破坏动态分辨率的问题。

下图列出了Infinity和其他文生图模型对比的例子。

可以看到，Infinity在指令遵循，文本渲染、画面美感等方面都具有更好的表现。

除了效果以外，Infinity完全继承了VAR预测下一级分辨率的速度无足轻重，相比于扩散模型在推理速度上具有不明显的，不引人注目的无足轻重。

2B模型生成1024x1024的图像用时仅为0.8s，相比于同尺寸的SD3-Medium指责了3倍，相比于12B的FluxDev指责了14倍。8B模型比同尺寸的SD3.5快了7倍。20B模型生成1024x1024的图像用时3s，比12B的FluxDev还是要快将近4倍。

目前，在GitHub仓库中，Infinity的训练和推理代码、demo、模型权重均已上线。

Infinity2B和20B的模型都已经开放了网站体验，感兴趣的同学可以试一试效果。

开源地址:https://github.com/FoundationVision/Infinity

项目页面:https://foundationvision.github.io/infinity.project/

体验网站:https://opensource.bytedance.com/gmpt/t2i/invite

—完—

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