Forge-and-Quench: Enhancing Image Generation for Higher Fidelity in Unified Multimodal Models

📄 arXiv: 2601.04706v1 📥 PDF

作者: Yanbing Zeng, Jia Wang, Hanghang Ma, Junqiang Wu, Jie Zhu, Xiaoming Wei, Jie Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-08

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Forge-and-Quench框架，利用理解增强图像生成保真度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 图像生成 文本到图像 视觉理解 模型融合

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分利用多模态理解模型来提升生成图像的保真度和细节丰富度，这是一个挑战。
  2. Forge-and-Quench框架通过桥接特征将理解模型的洞察注入到图像生成过程中，从而提升图像质量。
  3. 实验表明，该框架显著提高了图像保真度和细节，同时保持了指令遵循的准确性，并具有良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Forge-and-Quench的统一框架，旨在利用多模态理解来提升图像生成的保真度和细节丰富度。该框架首先利用多模态大语言模型（MLLM）对包含文本指令的完整对话上下文进行推理，生成增强的文本指令。然后，通过一个新颖的桥接适配器（Bridge Adapter）将该指令映射到虚拟视觉表示，即桥接特征（Bridge Feature）。该特征作为关键链接，将理解模型的洞察注入到文本到图像（T2I）的生成过程中，以淬炼和改进生成结果。通过对桥接特征和桥接适配器的设计进行全面研究，验证了该范式的有效性。该框架具有出色的可扩展性和灵活性，能够以显著节省训练开销的方式在不同的MLLM和T2I模型之间高效迁移，同时不影响MLLM固有的多模态理解能力。实验表明，Forge-and-Quench显著提高了多个模型的图像保真度和细节，同时保持了指令遵循的准确性并增强了世界知识的应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态图像生成方法主要集中于利用理解模型进行推理和应用世界知识，而忽略了如何利用理解来直接提升生成图像的保真度和细节。因此，如何有效地利用理解模型来指导图像生成，从而获得更高质量的图像，是一个亟待解决的问题。

核心思路：Forge-and-Quench的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）对输入文本进行更深层次的理解，并将这种理解转化为一种视觉引导信号，即桥接特征（Bridge Feature），注入到文本到图像（T2I）的生成过程中。通过这种方式，理解模型不仅提供语义信息，还直接影响图像的视觉细节生成。

技术框架：Forge-and-Quench框架主要包含以下几个阶段：1) MLLM对输入文本进行推理，生成增强的文本指令；2) 桥接适配器（Bridge Adapter）将增强的文本指令映射到桥接特征；3) 桥接特征和增强的文本指令被注入到T2I backbone中，作为视觉引导信号，指导图像生成。整个框架将理解和生成过程紧密结合，形成一个统一的流程。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了桥接特征（Bridge Feature）和桥接适配器（Bridge Adapter）的概念。桥接特征是一种虚拟的视觉表示，它能够将理解模型的语义信息转化为视觉引导信号，从而直接影响图像的生成过程。桥接适配器则负责将文本指令映射到桥接特征，实现了文本和视觉信息之间的有效转换。

关键设计：桥接适配器的具体实现方式未知，论文中提到对桥接特征和桥接适配器的设计进行了全面研究，但未给出具体参数设置、损失函数或网络结构等细节。论文强调了该框架的灵活性和可扩展性，使其能够方便地迁移到不同的MLLM和T2I模型上。

📊 实验亮点

实验结果表明，Forge-and-Quench框架能够显著提高图像的保真度和细节，同时保持指令遵循的准确性。具体性能数据未知，但论文强调该框架在多个模型上都取得了显著的提升，并且具有良好的可扩展性，能够以较低的训练成本迁移到不同的MLLM和T2I模型上。此外，该框架还增强了世界知识的应用能力。

🎯 应用场景

Forge-and-Quench框架可应用于各种需要高质量图像生成的场景，例如艺术创作、产品设计、虚拟现实和游戏开发等。通过提升图像的保真度和细节，该框架可以帮助用户更轻松地生成符合需求的图像，并提高相关应用的用户体验。未来，该框架有望进一步扩展到视频生成等领域，为多媒体内容的创作带来更多可能性。

📄 摘要（原文）

Integrating image generation and understanding into a single framework has become a pivotal goal in the multimodal domain. However, how understanding can effectively assist generation has not been fully explored. Unlike previous works that focus on leveraging reasoning abilities and world knowledge from understanding models, this paper introduces a novel perspective: leveraging understanding to enhance the fidelity and detail richness of generated images. To this end, we propose Forge-and-Quench, a new unified framework that puts this principle into practice. In the generation process of our framework, an MLLM first reasons over the entire conversational context, including text instructions, to produce an enhanced text instruction. This refined instruction is then mapped to a virtual visual representation, termed the Bridge Feature, via a novel Bridge Adapter. This feature acts as a crucial link, forging insights from the understanding model to quench and refine the generation process. It is subsequently injected into the T2I backbone as a visual guidance signal, alongside the enhanced text instruction that replaces the original input. To validate this paradigm, we conduct comprehensive studies on the design of the Bridge Feature and Bridge Adapter. Our framework demonstrates exceptional extensibility and flexibility, enabling efficient migration across different MLLM and T2I models with significant savings in training overhead, all without compromising the MLLM's inherent multimodal understanding capabilities. Experiments show that Forge-and-Quench significantly improves image fidelity and detail across multiple models, while also maintaining instruction-following accuracy and enhancing world knowledge application. Models and codes are available at https://github.com/YanbingZeng/Forge-and-Quench.