在 AI 绘画领域，长期存在着“画质”与“速度”的博弈，以及“扩散模型”与“自回归模型”的路线之争。扩散模型（如 Stable Diffusion）画质优异但推理步骤繁琐；自回归模型（类似 LLM 生成文本）虽能与大语言模型统一架构，却受困于“逐字生成”的低效和重建质量的瓶颈。
- 项目主页：https://bitdance.csuhan.com/
- GitHub：https://github.com/shallowdream204/BitDance
- 模型：https://huggingface.co/collections/shallowdream204/bitdance
- Demo：https://huggingface.co/spaces/shallowdream204/BitDance-14B-64x
字节正式开源了 BitDance —— 一款拥有 140 亿参数 的离散自回归多模态基础模型。它通过创新的二进制 Token 机制与并行扩散预测范式，实现了惊人的生成速度：在保持高分辨率、高保真画质的同时，生成效率比传统自回归模型提升 30 倍以上，甚至超越了众多主流扩散模型。
核心突破：为什么 BitDance 这么快？
BitDance 并非简单的参数堆砌，而是在架构层面进行了三项颠覆性创新，彻底解决了自回归模型在视觉生成上的三大痛点。
1. 超大词汇量的二进制 Token (Binary Tokenizer)
传统视觉分词器通常使用几万个离散 Token 或连续向量，前者重建质量差，后者采样困难且易累积误差。
- 创新点：BitDance 将图像映射为紧凑的 256 位二进制序列。
- 优势：其潜在状态空间高达 $2^{256}$（远超宇宙原子总数），既保留了离散 Token 的精确性，又提供了近乎无限的表达能力。这使得图像压缩更紧凑，重建画质甚至优于连续向量方案。
2. 二进制扩散头 (Binary Diffusion Head)
面对如此巨大的二进制搜索空间，传统的分类头（Classification Head）难以高效采样。
- 创新点：引入微型扩散模型作为“解码头”。它将二进制 Token 视为超立方体的顶点，在连续空间中通过去噪过程“打磨”出精准的二进制结果。
- 优势：完美解决了大词汇量下的采样难题，兼顾了生成的多样性与高质量。
3. 下一块扩散范式 (Next-Patch Diffusion)
这是速度提升的关键。传统自回归模型像打字机，一次只能预测一个 Token。
- 创新点：利用图像局部的高度相关性，BitDance 将图像分块，每一步并行预测多达 64 个 Token（即一个 Patch）。
- 优势：将串行生成转变为“块级并行”，大幅减少了推理步数。生成一张 1024px 高清图，仅需极少的步数即可完成。
主要功能与表现
BitDance 不仅快，而且“画”得好。作为一个纯粹的多模态生成模型，它具备以下核心能力：
- 高质量文生图：支持写实照片、动漫、油画等多种风格。在 DPG-Bench（图文匹配度）测试中得分 88.28，位居自回归模型榜首；在 GenEval 综合测试中得分 0.86，表现优异。
- 高分辨率输出：原生支持 1024×1024 高清分辨率，细节丰富，且能准确渲染图片中的文字（如招牌、标语），解决了 AI 绘图中常见的“乱码”痛点。
- 极速推理：
- 生成一张 1024px 高清图仅需 12.4 秒。
- 对比同类竞品：NextStep-1 需 402 秒，GLM-Image 需 53.2 秒。BitDance 的速度提升高达 30 倍+。
- 多语言支持：在 OneIG 中英双语测试中，以少得多的训练数据量，达到了与商业闭源模型相当的水平，展现了极高的数据效率。
模型版本与下载
字节此次开源了两个版本的模型权重，均托管于 Hugging Face，开发者可根据需求选择：
| 模型名称 | 并行 Token 数/步 | 推理步数 | 支持分辨率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| BitDance-14B-64x | 64 | 64 | 1024px | 极致速度：适合对延迟敏感的生产环境 |
| BitDance-14B-16x | 16 | 256 | 512 & 1024px | 灵活兼容：支持更多分辨率，显存占用略低 |
技术原理解析：它是如何“画画”的？
为了让大家更直观地理解 BitDance 的工作流，我们可以将其拆解为四个步骤：
- 编码（图像转密码）：
输入图片被高压缩视觉分词器切割成小格子，每个格子被转化为一串独特的 256 位二进制“密码”。由于组合数天文数字般庞大，图像细节几乎无损保留。 - 分块规划：
模型不再是一个字一个字地写，而是将画面划分为若干“块”（Patch）。生成时，按从左到右、从上到下的顺序，一次处理一块。 - 并行扩散生成（核心）：
当生成某一块时，模型启动内部的“微型扩散引擎”。它先随机生成噪声，然后通过几步快速去噪，同时确定该块内所有 64 个 Token 的值。这就像雕塑家直接从大理石中凿出一整块精细的纹理，而非一笔笔描摹。 - 解码（密码还原图）：
所有块生成完毕后，二进制序列被送入解码器，瞬间还原为清晰的高清图像。
意义与展望
BitDance 的开源具有里程碑式的意义：
- 验证了自回归路线的潜力：证明了通过架构创新，自回归模型完全可以打破“慢”的魔咒，甚至在效率上反超扩散模型。
- 统一多模态的曙光：由于其纯 Decoder 架构与 LLM 高度一致，BitDance 为未来构建“既能流畅对话，又能秒级绘图”的统一大模型奠定了坚实基础。
- 开源社区的福音：字节将如此大规模（14B）且高性能的模型开源，将极大降低开发者部署高质量 AI 绘画服务的门槛，推动应用层的爆发。
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