MENTOR: Efficient Multimodal-Conditioned Tuning for Autoregressive Vision Generation Models
作者: Haozhe Zhao, Zefan Cai, Shuzheng Si, Liang Chen, Jiuxiang Gu, Wen Xiao, Junjie Hu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-07-13
备注: 24 pages,12 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出MENTOR，一种高效的多模态条件自回归视觉生成模型微调框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 自回归模型 图像生成 条件生成 微调 视觉控制 指令学习 DreamBench++
📋 核心要点
- 现有文图生成模型难以实现精确的视觉控制，平衡多模态输入，且复杂多模态图像生成需要大量训练。
- MENTOR通过两阶段训练范式，在token级别对齐多模态输入和图像输出，无需额外模块。
- 实验表明，MENTOR在DreamBench++上优于现有方法，并在图像重建保真度和训练效率上超越扩散模型。
📝 摘要（中文）
本文提出MENTOR，一种新颖的自回归（AR）框架，用于高效的多模态条件自回归多模态图像生成微调。MENTOR将AR图像生成器与两阶段训练范式相结合，实现了多模态输入和图像输出之间精细的token级别对齐，而无需依赖辅助适配器或交叉注意力模块。两阶段训练包括：（1）多模态对齐阶段，建立鲁棒的像素和语义级别对齐；（2）多模态指令微调阶段，平衡多模态输入的集成并增强生成可控性。尽管模型尺寸适中，基础组件欠佳，训练资源有限，MENTOR在DreamBench++基准测试中取得了强大的性能，在概念保持和提示遵循方面优于竞争基线。此外，与基于扩散的方法相比，我们的方法提供了卓越的图像重建保真度、广泛的任务适应性和更高的训练效率。数据集、代码和模型可在https://github.com/HaozheZhao/MENTOR 获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有的文本到图像模型在精确视觉控制、平衡多模态输入以及处理复杂的多模态图像生成任务时面临挑战。它们通常需要大量的训练资源，并且难以在多模态输入之间建立细粒度的对齐关系。现有方法或者依赖于额外的适配器模块，或者使用交叉注意力机制，这增加了模型的复杂性和训练成本。
核心思路：MENTOR的核心思路是通过一个两阶段的训练过程，实现多模态输入和图像输出之间token级别的对齐。第一阶段专注于建立像素和语义级别的对齐，确保模型能够理解不同模态输入之间的对应关系。第二阶段则侧重于平衡多模态信息的融合，并提升生成过程的可控性。这种分阶段的训练方式能够更有效地利用有限的训练资源，并避免模型陷入局部最优。
技术框架：MENTOR框架主要包含一个自回归（AR）图像生成器和两阶段训练流程。第一阶段是多模态对齐阶段，该阶段使用对比学习或类似技术，使模型学习到多模态输入之间的对应关系，从而建立像素和语义级别的对齐。第二阶段是多模态指令微调阶段，该阶段利用指令数据，引导模型学习如何根据多模态输入生成期望的图像。整个框架避免了使用额外的适配器或交叉注意力模块，从而降低了模型的复杂性。
关键创新：MENTOR的关键创新在于其两阶段训练范式，它能够有效地将多模态输入与图像输出进行token级别的对齐，而无需依赖额外的适配器或交叉注意力模块。这种方法不仅降低了模型的复杂性，还提高了训练效率。此外，MENTOR在多模态指令微调阶段，通过平衡多模态信息的融合，提升了生成过程的可控性。
关键设计：MENTOR的具体实现细节包括：选择合适的自回归图像生成器作为基础模型；设计有效的对比学习目标函数，用于多模态对齐阶段；构建高质量的多模态指令数据集，用于多模态指令微调阶段；以及调整训练超参数，以平衡两个阶段的训练效果。具体的损失函数和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MENTOR在DreamBench++基准测试中取得了显著的性能提升，在概念保持和提示遵循方面优于竞争基线。此外，与基于扩散的方法相比，MENTOR在图像重建保真度、任务适应性和训练效率方面表现更佳。这些实验结果表明，MENTOR是一种高效且有效的多模态条件图像生成方法。
🎯 应用场景
MENTOR具有广泛的应用前景，包括图像编辑、图像生成、视觉内容创作等领域。它可以用于根据文本描述、草图或其他视觉线索生成高质量的图像，并实现对生成过程的精细控制。该研究的成果有助于推动多模态人工智能技术的发展，并为创意产业提供新的工具和平台。
📄 摘要（原文）
Recent text-to-image models produce high-quality results but still struggle with precise visual control, balancing multimodal inputs, and requiring extensive training for complex multimodal image generation. To address these limitations, we propose MENTOR, a novel autoregressive (AR) framework for efficient Multimodal-conditioned Tuning for Autoregressive multimodal image generation. MENTOR combines an AR image generator with a two-stage training paradigm, enabling fine-grained, token-level alignment between multimodal inputs and image outputs without relying on auxiliary adapters or cross-attention modules. The two-stage training consists of: (1) a multimodal alignment stage that establishes robust pixel- and semantic-level alignment, followed by (2) a multimodal instruction tuning stage that balances the integration of multimodal inputs and enhances generation controllability. Despite modest model size, suboptimal base components, and limited training resources, MENTOR achieves strong performance on the DreamBench++ benchmark, outperforming competitive baselines in concept preservation and prompt following. Additionally, our method delivers superior image reconstruction fidelity, broad task adaptability, and improved training efficiency compared to diffusion-based methods. Dataset, code, and models are available at: https://github.com/HaozheZhao/MENTOR