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Ming-UniVision：在连续的视觉世界里，统一理解与生成
🚀 技术亮点
- 业界首个连续统一的视觉令牌化器： MingTok 在单一连续潜空间内无缝支持图像理解与生成，彻底消除了量化过程，并有效打通了不同模态。
- 首个采用连续视觉 Token 的 NTP 式自回归 MLLM： 基于 MingTok，Ming-UniVision 在一个共享的“下一词元预测 (NTP)”框架下统一了视觉与语言，实现了对多种视觉任务的端到端自回归建模。
- 缓解表征竞争 → 实现 3.5 倍收敛加速： 统一的连续表征协同了语义理解与生成的目标，在不牺牲性能的前提下，显著加速了模型的联合训练过程。
- 单一特征空间内的多轮上下文学习： 所有操作（理解、生成、编辑）均在同一个连续空间内完成，彻底避免了代价高昂的跨空间转换，使得训练与推理过程更简洁、更高效。
挑战：‘看’与‘画’的逆向天性
自回归（Autoregression），这种通过“预测下一个 token”来建模世界的强大范式，已经成功统一了语言、音频等多种模态。下一个前沿领域，是将视觉理解（看懂图像）与视觉生成（画出图像）也纳入这个统一的序列预测框架。
然而，这一宏伟目标面临一个深层的挑战：在很多方面，理解与生成是互为逆向的任务。
- 理解： 像素 → 高维、抽象的语义概念
- 生成： 概念 → 精细、高保真的像素细节
这两种任务对底层视觉表征有着截然不同，甚至是相互竞争的偏好。
为何现有方案存在不足
现有模型尝试通过两种有限的策略来统一它们：
- 非对称设计： 为每个任务使用不同的、异构的特征空间。这导致在多轮交互中，模型必须在不同空间之间进行低效的“往返”，从而引入延迟和工程复杂性。
- 共享离散令牌： 统一了令牌空间，但引入了量化误差。这既损害了生成图像的保真度，也削弱了其理解能力。
我们的解决方案：Ming-UniVision 与 MingTok
为了打破这一僵局，我们推出了 Ming-UniVision，一个构建于颠覆性创新 MingTok 之上的新一代自回归视觉语言模型。
MingTok 是首个基于连续潜空间的视觉令牌化器。它提供了一个真正统一且高效的表征，构成了 Ming-UniVision 统一“下一词元预测 (NTP)”框架的基石——在一个统一的上下文学习多模态闭环中，将图像理解、生成和编辑融为一体。
核心设计：三段式架构，调和表征竞争
Ming-UniVision 的核心是 MingTok 令牌化器，它是一个三段式序列架构，旨在优雅地调和理解与生成对表征的竞争性需求。
- 低维编码器 (Low-level Encoder)： 将输入图像映射为一串紧凑、连续的潜码，为高效的自回归生成进行优化。
- 语义解码器 (Semantic Decoder)： 将潜码自回归地“精炼”为与 CLIP 等顶级理解模型对齐的高维语义特征。
- 像素解码器 (Pixel Decoder)： 作为质量保证模块，确保可以从语义特征中高保真地重建原始图像，保证表征过程的高保真度。
关键创新： MingTok 创造了一个统一、可微的接口。用于理解的高维特征可以直接作为下一轮生成或编辑任务的条件，彻底消除了代价高昂的“像素空间绕行”。
突破：效率的根本性飞跃
通过集成 MingTok，Ming-UniVision 在理解和生成任务上均取得了极具竞争力的结果。其共享的连续潜空间从两个层面实现了效率的根本性提升，解决了困扰以往架构的瓶颈。
1. 训练效率革命：超过 3.5 倍的收敛加速
传统方法在对齐异构表征时会产生“任务竞争”，拖慢学习速度。MingTok 从根本上解决了这个问题。
- 协同增强： 我们的实验证明，统一表征不仅避免了性能权衡，反而促进了理解与生成能力的协同增强。
- >3.5倍加速： 由于避免了低效的对齐工作，模型可以将全部精力用于核心任务学习，从而将达到同等性能水平的时间缩短为原来的不到三分之一。
2. 交互效率革命：告别“像素往返”
多轮交互（如“生成→编辑→再生成”）的效率取决于“理解-生成”循环的速度。这正是传统架构的症结所在。
| 架构类型 | 多轮交互能力 | 核心瓶颈 | 交互路径 | 效率与保真度 |
|---|---|---|---|---|
| DiT-based Models | ❌ 原生不支持 | 非自回归、无状态 | 不适用 (需完全重启) | 低 |
| 混合/分离架构 | ⚠️ 支持，但低效 | 空间不统一 | 潜码 → 像素 → 特征 | 低、复杂、有信息衰减 |
| Ming-UniVision | ✅ 原生且高效 | 统一连续空间 | 特征 → 特征 | 高，且高保真 |
如上表所示，任何分离式架构都无法摆脱低效的 潜码 → 像素 → 特征 往返宿命。这种“像素绕行”不仅延迟巨大，还会导致上下文信息在多轮传递中不断衰减。
Ming-UniVision 实现了 特征 → 特征 的直接闭环。来自理解任务的高维特征可以直接被下一轮生成任务无缝利用，解锁了真正连贯的多模态序列建模。这使得过去需要多个专用模型才能完成的任务，如今可以在一个统一框架内自然涌现：
- 迭代式图像增强： 先执行超分辨率，然后直接在结果之上继续上色或去噪。
- 生成式思维链： 先执行一个理解任务（如“分割出图中的汽车”），然后直接对该区域应用编辑指令。
理解、生成与编辑，不再是孤立的管道，而是被编织在一场连续的视觉对话之中。
总结与展望
我们相信，像 MingTok 这样统一、连续的视觉表征，为构建更灵活、更直观、更接近人类认知方式的多模态交互系统开辟了新的可能性。
我们深知这只是漫长探索中的一步。我们已将代码和初步的模型权重开源，希望能为社区提供一个可用的基石，并激发更多关于统一表征的讨论。我们期待与业界同仁交流学习，共同推动多模态人工智能的发展。
项目链接
- GitHub: (https://github.com/inclusionAI/Ming-UniVision)
- 技术报告: (https://arxiv.org/pdf/2510.06590)
- 模型链接: Hugging Face｜ 🤖 ModelScope