Wu Size是Nanyang Technology University MMLAB@ntu的四年级学生，是Chen Change Change Loy的主管，他的研究方向是
Wu Size是Nanyang Technology University的MMLAB@NTU的第四年医生学生，是Chen Change Loy的主管。他的研究方向是基于多模式模型，开放世界中的勘探隔离等了解视觉和发电，并在诸如ICCV/CVPR/ICLR等领先的学术会议上发表了许多论文。纸张标题：统一视觉表示形式，用于多模式理解和开发纸张链接：https：//arxiv.org/abs/2503.21979代码地址：https：//github.com/wusize/harmonon Project home Page：https：//wusize.github.io.io.io.io/prodemects/prodements demo https://huggingface.co/spaces/wusize/harmonon1。背景：统一的多模式理解生成GPT-4O传记函数的出现显示了统一理解和发展模型的巨大潜力。但是，如何协调在同一地块中打击图像和一代的任务是一个巨大的挑战。从视觉表示点，EXIST一个模型通常采用以下三个范式：（1）理解剪辑/剪辑表示形式在使用扩散模型（例如EMU2，Illume等）的图像中读取视觉表示。这种方法通常具有较弱的理解能力。 。 。 Harmon的集合发现，MAR编码器同时在图像的产生中同时学习视觉语言。如图1所示，MAR测试的线性结果超过了VQGAN和VAE，同时对视觉语义概念有更准确的响应。 。通过共享MAR编码器，它可以同时促进理解和产生：i）理解图像：PMAR编码器根据用户的图像内容和指令处理完整的图像，文本的完整图像，LLM输出ii）图像的产生：使用MARMASK建模范围：跟随，跟随，Mar Marsecder流程，Mar Marsecder Processes（形成）图像伴侣，Modal Companien compliens of Modal compliens searies ins ll searities ll searies inl searies inl searize ll ins ll ins in ll。M和MAR解码器预测图像内容的内存。 。实验结果：理解和形成两朵花（1）Harmon在Janus-Pro附近对多模式理解基准（2）Harmon在几代世代中对艺术基准和图形I具有重大好处，并且具有相同的统一模型，以及相同的统一模型，艺术或艺术或艺术专家或图形专家或艺术专家或图形专家或图形专家的可能性。 ii）Harmon在教学的随访和一致性中，在呕吐Genevalt的基准上显着导致所有专业模型和统一模型。 iii）同时，Harmon能够在文学图中更好地利用大型多模型的世界，这些世界已超过了明智基准的Janus等单个模型。 。 4。可视化的影响
