FuseReg는 이미지 생성기의 잠재표현을 한 가지 층 조합에 묶지 않는다
표현 오토인코더가 인코더 층을 고정 융합해 재구성과 생성을 동시에 만족시키기 어려운 문제를, 무작위 층 부분집합 학습으로 완화하는 FuseReg를 살펴본다.
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#Image Generation
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Lance는 멀티태스크 시너지로 이미지·비디오 이해와 생성을 한 모델에 묶는다
ByteDance의 Lance는 3B active parameter급 native unified multimodal model로, 이미지·비디오 이해, 생성, 편집을 shared interleaved context와 decoupled capabilit...
SenseNova-U1은 픽셀과 단어를 같은 기판에서 이해하고 생성한다
SenseNova-U1은 NEO-unify 기반으로 비전 인코더와 VAE를 제거하고, 픽셀 공간 생성과 MoT 구조를 결합해 이해·생성·편집·인터리브 생성을 한 모델 계열에 묶은 공개 멀티모달 릴리스다.
Qwen-Image-2.0은 이미지 생성과 편집을 하나의 텍스트 중심 모델로 묶는다
Qwen-Image-2.0은 Qwen3-VL 조건 인코더, MMDiT, 16× VAE, 다단계 데이터 플라이휠을 결합해 1K 토큰 텍스트 지시, 2K 포토리얼리즘, 이미지 편집을 하나의 생성 모델 표면으로 통합하려는 Qwen의 차세대 이미지 모델이다.
Tuna-2는 비전 인코더를 버리고 픽셀 임베딩으로 통합 멀티모달을 다시 설계한다
Tuna-2는 사전학습 비전 인코더와 VAE를 제거하고 raw pixel patch embedding만으로 이해와 생성을 함께 처리해, native unified multimodal model의 복잡도를 낮추면서도 세밀한 시각 이해 성능을 끌어올리려는...