新智元报道
编辑：KingHZ
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。
自回归模型的新突破：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，提出了 TokenShuffle，为多模态大语言模型（MLLMs）设计的即插即用操作，显著减少了计算中的视觉 token 数量，提高效率并促进高分辨率图像合成。
图1：采用新技术的 27 亿参数自回归模型生成的高分辨率图像
除了实现超高分辨率图像生成外，生成质量也非常出色。
基于 27 亿参数的 Llama 模型，新方法显著超越同类自回归模型，甚至优于强扩散模型：
在 GenEval 基准测试中，获得 0.62 的综合得分，
在 GenAI-Bench 上，取得 0.77 的 VQAScore，创造了新的技术标杆。
此外，大规模人类评估，也验证了该方法的有效性。
链接：https://arxiv.org/abs/2504.17789
与传统方法逐个学习和生成每个视觉 token 不同，新方法在局部窗口内按顺序处理和生成一组 token，如图 2 所示。
图2：Token-Shuffle 流程
Token-Shuffle 包括：
token-shuffle 操作，用于在 Transformer 输入阶段合并局部空间内的视觉 token，
以及token-unshuffle 操作，用于在推理阶段还原视觉 token。
该方法显著减少了计算中所需的视觉 token 数量，同时保持了高质量的生成效果。
而且，Token-Shuffle 展现的效能与效率，揭示了其在赋能多模态大语言模型（MLLMs）实现高分辨率、高保真图像生成方面的巨大潜力，为超越基于扩散的方法开辟了新路径。
GPT-4o 没说的秘密：自回归图像生成
在语言生成领域，自回归（Autoregression）模型称霸多日。
在图像合成，自回归的应用虽日益增多，但普遍被认为逊色于扩散模型。
这一局限主要源于 AR 模型需要处理大量图像 token，严重制约了训练/推理效率以及图像分辨率。
比如，，让 OpenAI 的 GPU 都「融化」了。
但遗憾的是，OpenAI 并没有公开背后的技术原理。
GPT-4o 生成的第一视角机器人打字图
这次，来自 Meta 等机构的研究者，发现在多模态大语言模型（MLLMs）中，视觉词表存在维度冗余：视觉编码器输出的低维视觉特征，被直接映射到高维语言词表空间。
研究者提出了一种简单而新颖的Transformer 图像 token 压缩方法：Token-Shuffle。
他们设计了两项关键操作：
-
token 混洗（token-shuffle）：沿通道维度合并空间局部 token，用来减少输入 token 数；
-
token 解混（token-unshuffle）：在 Transformer 块后解构推断 token，用来恢复输出空间结构。
在输入准备阶段，通过一个 MLP 模块将空间上相邻的 token 进行融合，形成一个压缩后的 token，同时保留局部的关键信息。
对于打乱窗口大小为s的情况，token 数量会按s的平方减少，从而大幅降低 Transformer 的运算量。
图3：视觉词汇维度冗余的示意图。左侧：通过两个 MLP 操作将视觉 token 的秩降低r倍。右侧：不同r值下的预训练损失（对数刻度困惑度）
在经过 Transformer 层处理后，token-unshuffle操作重新还原出原本的空间排列过程。这一阶段同样借助了轻量级的 MLP 模块。
本质上，新方法在训练和推理过程中并未真正减少序列长度，而是在 Transformer 计算过程中，有效减少了 token 数量，从而加速计算。
图 4 直观地展示了新方法在效率上的提升。
图4：Token-Shuffle 能够实现计算效率的二次提升
通过在 Transformer 计算期间压缩 token 序列，Token-Shuffle 实现了高效的高分辨率图像生成，包括支持 2048×2048 分辨率的图像。
重要的是，这种方法无需对 Transformer 架构本身进行修改，也不引入辅助损失函数或需要额外预训练的编码器。
此外，该方法还集成了一个针对自回归生成专门调整的无分类器引导（Classifier-Free Guidance，CFG）调度器。
不同于传统的固定引导强度，新的 CFG 调度器在推理过程中逐步调整引导力度，减少早期 token 生成的伪影问题，并进一步提升文本与图像的对齐效果。
研究者探索了几种 CFG 调度策略，相关结果展示在图 5 中。
根据视觉质量和人类评估的反馈，默认采用「半线性」（half-linear）调度器，以获得更好的生成效果。
图5：不同 CFG 调度器的比较，CFG 尺度从 1 单调增加到 7.5
右侧结果显示，相较于在所有视觉 token 上使用固定 7.5 的 CFG 值，采用 CFG 调度器能够同时提升图像的美学质量和文本对齐效果。
不同无分类器引导（CFG）尺度下的生成图像示例
自回归的历史性突破
该方法通过与文本提示联合训练，无需额外预训练文本编码器，就能让 MLLMs 在下一个 token 预测框架下，支持超高分辨率图像合成，同时保持高效训练推理。
这是自回归模型首次实现 2048×2048 分辨率的文生图。
在 GenAI 基准测试中，27 亿参数 Llama 模型在困难提示下取得 0.77 综合得分，较 AR 模型 LlamaGen 提升 0.18，超越扩散模型 LDM 达 0.15。
大规模人工评估也证实新方法在文本对齐度、视觉缺陷率和美学质量上的全面优势。
在 MLLMs 高效生成高分辨率图像领域，Token-Shuffle 有望成为基准设计方案。
消融实验等更多内容和细节，参阅原论文。
模型训练：3 步曲
实验使用 2.7B Llama 模型，维度为 3072，由 20 个自回归 Transformer 模块组成。
模型的预训练被分为 3 个阶段，从低分辨率到高分辨率图像生成。
首先，研究者使用512×512分辨率的图像进行训练，在此阶段不使用 Token-Shuffle操作，因为此时视觉 token 的数量并不大。在这一阶段，他们训练了约 50 亿个 token，使用 4K 的序列长度、512 的全局批量大小和总共 211K 步。
接下来，研究者将图像分辨率提升到1024×1024，并引入Token-Shuffle操作，减少视觉 token 数量，提高计算效率。在这一阶段，他们将训练token 数量扩展到2TB。
最后，研究者使用之前训练的 checkpoint，将分辨率进一步提升至2048×2048，训练约 300 亿个 token，初始学习率设为 4e−5。
他们引入了z-loss，用于稳定高分辨率图像生成的训练。
原文图 11：在 2048×2048 分辨率下训练时的平均损失（左）和梯度范数（右）。在大约 20K 次迭代后出现训练不稳定现象
在不同阶段，研究者对所有模型进行了微调，学习率为 4e−6，使用 1500 张精选的高美学质量图像进行展示。
默认情况下，除非另有说明，可视化和评估是基于 1024×1024 分辨率和 2 大小的 token-shuffle 窗口的微调结果。
量化评估：又快又好
表 1 中的结果突显了 Token-Shuffle 的强大性能。
与其他自回归模型相比，新方法在「基本」(basic)提示上整体得分超越 LlamaGen 0.14 分，在「高难度」（hard）提示上超越 0.18 分。
与扩散基准相比，新方法在「高难度」提示上超越 DALL-E 3 0.7 分。
表1：在 GenAI-Bench 上的图像生成 VQAScore 评估。「†」表示图像是通过 Llama3 重写提示生成的，保证训练与推理的一致性
除了表 1 中报告的 VQAScore 结果外，研究者还进行了额外的自动评估 GenEval，并在表 2 中报告了详细的评估结果。
实验结果表明，除了高分辨率外，Token-Shuffle 作为一个纯自回归模型，能够呈现出令人满意的生成质量。
表2：在 GenEval 基准测试上的评估。
人类评估
尽管自动化评估指标提供了无偏的评估，但最近的研究所指出它们可能并不能完全捕捉到人类偏好。
为此，研究者还在 GenAI-Bench 提示集上进行了大规模的人类评估，将新模型 Token-Shuffle 与 LlamaGen、LuminamGPT 和 LDM 进行了比较，分别代表了自回归模型、MLLM 和扩散模型。
在人类评估中，重点关注三个关键指标：
-
文本对齐，评估图像与文本提示的匹配准确度；
-
视觉缺陷，检查逻辑一致性，避免出现不完整的身体或多余的肢体等问题；
-
视觉外观，评估图像的美学质量。
存在视觉缺陷与结构错误的生成图像示例（红色圆圈标记处）
图 6 展示了结果，新模型在所有评估方面始终优于基于自回归的模型 LlamaGen 和 LuminamGPT。
这表明，即使在大幅减少 token 数量以提高效率的情况下，Token-Shuffle 也能有效地保留美学细节，并且能够紧密遵循文本引导，前提是进行了充分的训练。
在生成结果（无论是视觉外观还是文本对齐）上，研究者展示了基于自回归的多模态大语言模型（AR-based MLLMs）能够与扩散模型相媲美或更胜一筹。
然而，研究者观察到，Token-Shuffle 在视觉缺陷方面略逊于 LDM。
图6：人类评估结果｜在文本对齐、视觉缺陷和视觉外观方面等方面，比较了 Token-Shuffle 与无文本的自回归模型 LlamaGen、带文本的自回归模型 Lumina-mGPT 以及基于扩散的模型 LDM 的表现
可视化示例
研究者将 Token-Shuffle 与其他模型进行了视觉效果对比，包括两种基于扩散的模型 LDM 和 Pixart-LCM，以及一种自回归模型 LlamaGen。
图 7 展示了可视化例子。
虽然所有模型的生成效果都不错，但 Token-Shuffle 在文本对齐方面表现得更加出色。
与自回归模型 LlamaGen 相比，Token-Shuffle 在相同推理开销下实现了更高的分辨率，带来了更好的视觉质量和文本对齐效果。
与扩散模型相比，自回归模型 Token-Shuffle 在生成性能上表现出竞争力，同时还能支持高分辨率输出。
图7：与其他开源的基于扩散模型和基于自回归模型的视觉效果对比
一作简介
马旭（Xu Ma）
他是美国东北大学工程学院的博士研究生。
在此之前，他在美国德克萨斯大学北部分校计算机科学与工程系工作了两年。
在南京林业大学信息科学与技术学院， 他获得了学士和硕士学位。
他的研究兴趣包括：模型效率、多模态大语言模型（LLM）、生成式人工智能（Generative AI）。
在博士学习期间，他获得了一些奖项，包括 ICME'20 最佳学生论文奖、SEC'19 最佳论文奖、NeurIPS'22 杰出审稿人奖和 CVPR'23 杰出审稿人奖。
参考资料：
