AI图像生成技术 - 当前AI图像生成领域Diffusion模型占据主导地位，但在精准控制方面存在不足[1] - 自回归模型(AR)成为新研究方向，MENTOR框架通过两阶段训练法实现像素级精准控制[2][3] - MENTOR在多模态图像生成中解决了模态失衡问题，仅需十分之一训练数据即超越Diffusion方法性能[2][5] 技术架构创新 - MENTOR采用统一的自回归架构，将多模态输入与输出图像token对齐[8][9] - 两阶段训练范式：第一阶段通过图像重建等任务建立多模态对齐，第二阶段通过指令微调提升跨模态推理能力[10][12] - 框架仅需3M训练数据和2.31B参数规模，在8张A100上训练1.5天即可完成[13][18] 性能表现 - 在DreamBench++测试中，MENTOR的CP-PF分数超越Emu2(37B参数)和DreamEngine(10.5B参数)[14][15] - 图像重建任务表现优异，在COCO和JourneyDB数据集上误差率仅0.1008和0.0867，显著低于其他模型[21] - 与Kosmos-G对比实验中，MENTOR在CP指标上提升0.40，PF指标提升0.13[19] 应用前景 - 框架具备通用性，可应用于文本引导图像分割、多图像融合生成等复杂任务[24] - 自回归范式为可控图像生成开辟新路径，未来有望通过更强大基础模型释放潜力[26] - 研究团队来自UIUC、清华大学、Adobe等机构，技术路线已获验证[2][26]