Forge-and-Quench: Enhancing Image Generation for Higher Fidelity in Unified Multimodal Models
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，提升统一多模态模型生成图像的保真度和细节丰富度。
🎯 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
- 现有方法未能充分利用理解模型来提升生成图像的质量，尤其是在保真度和细节丰富度方面。
- Forge-and-Quench框架通过Bridge Feature将理解模型的洞察力注入到图像生成过程中，淬炼和改进生成结果。
- 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，并增强了世界知识的应用。
📝 摘要（中文）
将图像生成和理解集成到统一框架中是多模态领域的重要目标。本文提出了一种新视角：利用理解来增强生成图像的保真度和细节丰富度。为此，我们提出了Forge-and-Quench，一个新的统一框架来实现这一原则。在生成过程中，MLLM首先根据包括文本指令在内的整个对话上下文进行推理，以产生增强的文本指令。然后，通过一种新的Bridge Adapter将该指令映射到虚拟视觉表示，称为Bridge Feature。该特征作为关键链接，从理解模型中提取洞察力，以淬炼和改进生成过程。随后，它作为视觉指导信号注入到T2I骨干网络中，同时增强的文本指令取代原始输入。为了验证这种范式，我们对Bridge Feature和Bridge Adapter的设计进行了全面的研究。我们的框架展示了卓越的可扩展性和灵活性，能够以显著节省的训练开销在不同的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中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。模型和代码可在https://github.com/YanbingZeng/Forge-and-Quench获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在统一多模态模型中，图像生成质量受限，尤其是在保真度和细节丰富度上。以往工作侧重于利用理解模型的推理能力和世界知识，但忽略了如何直接利用理解来提升生成质量。因此，如何有效利用理解模型增强图像生成，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）的理解能力，生成更精细的文本指令，并通过一个桥接特征（Bridge Feature）将理解模型的视觉信息注入到文本到图像（T2I）的生成过程中。这种方式相当于利用理解模型“指导”生成过程，从而提升生成图像的质量。
技术框架：Forge-and-Quench框架包含以下几个主要模块：1) MLLM：负责理解上下文，生成增强的文本指令。2) Bridge Adapter：将增强的文本指令映射到Bridge Feature，作为视觉指导信号。3) T2I Backbone：接收增强的文本指令和Bridge Feature，生成最终图像。整体流程是：MLLM根据上下文生成增强文本指令，Bridge Adapter将指令转化为Bridge Feature，然后将增强指令和Bridge Feature一起输入T2I模型进行图像生成。
关键创新：该方法的核心创新在于Bridge Feature的设计和Bridge Adapter的使用。Bridge Feature作为理解模型和生成模型之间的桥梁，将理解模型的视觉信息有效地传递给生成模型。Bridge Adapter负责将文本指令转化为视觉特征，实现了文本和视觉信息的融合。与现有方法不同，该方法不是直接利用理解模型的推理能力，而是利用其理解能力来指导生成过程，从而更有效地提升图像质量。
关键设计：Bridge Adapter的具体实现方式未知，论文中提到对Bridge Feature和Bridge Adapter的设计进行了全面的研究，但具体细节未详细描述。损失函数和网络结构等技术细节也未明确给出。需要参考论文原文才能获得更详细的信息。
📊 实验亮点
实验结果表明，Forge-and-Quench框架能够显著提高生成图像的保真度和细节丰富度，同时保持指令遵循的准确性。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，需要查阅论文原文获取详细的实验结果和分析。摘要强调该方法在多个模型上都取得了显著的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高质量图像生成的场景，例如：创意设计、虚拟现实、游戏开发、电商平台等。通过提升生成图像的保真度和细节，可以为用户提供更逼真、更具吸引力的视觉体验。此外，该框架的灵活性和可扩展性使其易于部署到不同的多模态模型中，具有广泛的应用前景。
📄 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.