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先学会画，再学会听话。 LLaDA-Image 在预训练和中期训练阶段直接从图片学习视觉先验，超过 90% 的累计生成训练样本采用 image-only 监督；图文对则集中用于后续语言对齐。模型权重、训练代码和完整配方同步开放。
近来文生图模型发展迅速，但每篇工作多是独立地引入一整套模型、数据和训练设计，然后用私有的数据训出来了一个亮眼的模型。
过去三年，AI 内容生成行业经历了几轮密集的技术迭代。从文生图到文生视频，从几秒的短片到分钟级的长视频，每一轮升级都让生成内容的质量和时长向前推进一步。
训练一个顶级文生图模型，到底需要多少钱？
文本生成图像的领域早已经是一片红海，看上去已经卷无可卷了。
来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。
全员本科生！ 刚刚，何恺明携本科生“军团”又放出一篇新论文。
文生图的"慢思考"，到底有没有用？
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。