阿里Ovis团队发布统一多模态模型Ovis-U1：理解、生成与编辑三位一体

近日，阿里巴巴通义实验室Ovis团队正式发布了新一代统一多模态大模型——Ovis-U1。该模型以30亿参数为基础，实现了对多模态任务的全面覆盖，涵盖图像理解、文本到图像生成以及图像编辑三大核心能力。

• GitHub：https://github.com/AIDC-AI/Ovis-U1
• 模型：https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-U1-3B
• Demo：https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-U1-3B

不同于以往需要多个独立模型分别完成不同任务的方式，Ovis-U1在一个统一框架中整合了多项功能，显著提升了模型在复杂场景下的适应性和泛化能力。

什么是Ovis-U1？

Ovis-U1是基于Ovis系列迭代而来的统一多模态模型，拥有30亿参数规模。它由阿里Ovis团队研发，在一个模型中集成了三项关键能力：

• 多模态理解（图像识别与描述）
• 文本到图像生成
• 图像编辑（局部或整体修改）

这种统一架构的设计理念，标志着多模态AI系统向“多功能一体化”迈出的重要一步。

核心亮点

1. 统一模型，三重能力

Ovis-U1无需依赖多个子模型即可完成理解、生成和编辑任务。这不仅降低了部署成本，也提升了响应效率。

2. 先进架构设计

• 视觉解码器：采用基于扩散机制的MMDiT模块，支持高质量图像合成。
• 双向标记优化器：提升文本与视觉嵌入之间的交互质量，增强语义一致性。
• 适配器机制：有效连接视觉编码器与多模态语言模型，实现信息融合。

3. 协同训练策略

与传统单任务训练方式不同，Ovis-U1在理解、生成和编辑数据上进行联合训练，使模型具备更强的跨任务迁移能力。

4. 高性能表现

尽管参数规模仅为30亿，但Ovis-U1在多个权威基准测试中表现出色，甚至超越了一些更大参数量的模型。

实际应用示例

1. 多模态理解

输入一张厨房台面的图片，Ovis-U1可以准确描述：“图中展示了一个厨房台面，上面有刚炸好的薯条。背景中有一个炸锅，一个装薯条的碗、一个番茄酱罐子和一个西红柿。台面由带有斑点图案的花岗岩制成。”

2. 文本到图像生成

用户输入：“在森林边缘的右边添加一个小木屋，带有烟囱。”模型可据此生成符合描述的图像。

3. 图像编辑

对于一张包含游艇的图像，用户要求“将图像中的游艇替换为漂浮在海面上的热气球”，Ovis-U1能精准执行该指令。

关键技术组成

训练流程详解

Ovis-U1的训练分为六个阶段，逐步引入各个模块并优化整体性能：

1. 预训练视觉解码器：构建基础图像生成能力；
2. 训练适配器与编码器：实现图文信息的初步融合；
3. 微调MLLM部分：增强多模态推理能力；
4. 联合训练理解与生成模块；
5. 加入图像编辑能力训练；
6. 整体微调优化：提升模型在真实场景下的表现。

性能评估结果

Ovis-U1在多个权威多模态评测基准中表现优异：