整篇论文一共六位作者。除了何恺明之外，其余五位都还是本科生。

henry 发自 凹非寺

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全员本科生！

刚刚，何恺明携本科生“军团”又放出一篇新论文。

继去年探索直接从像素预测图像的JiT架构后，团队这次又把这套“删繁就简”的思路扩展到了文生图领域，推出全新工作：

MiniT2I。

在今天动辄数十亿参数、海量图文数据训练文生图模型的背景下，MiniT2I选择了另一条路。

它基于全新的MM-JiT架构，直接在像素空间进行扩散生成，同时尽可能压缩模型复杂度和训练成本。

最终，仅用258M参数，就实现了不错的文生图效果。

更关键的是，整个训练成本只相当于一次标准ImageNet实验。

这是怎么做到的？

从JiT到MM-JiT

整体看来，MM-JiT是恺明组之前论文「Back to Basics」在T2I（文本生成图像）方向上的延伸。

Back to Basics中，恺明和他的博后黎天鸿提出了JiT架构，Just image Transformers。

JiT的核心主张是：抛开VAE编解码器，直接在像素空间预测干净图像（x-prediction），而不是像传统扩散模型那样预测噪声。

这样做的好处是，整个生成流程更加直接，符合流形假设以及“从像素出发”的第一性原理。

不过，当时的JiT主要针对类别条件生成（class-conditional generation），任务范围相对有限，模型只能根据ImageNet的类别标签生成对应图像。

然而，真实的图像生成任务往往不限于ImageNet的1000个固定类别，而是需要理解并遵循开放的文本Prompt。

问题也随之而来。一旦从类别生成扩展到文生图，训练成本往往会迅速攀升。

无论是SD3、FLUX.1-dev还是DALL·E 3，背后都依赖多阶段训练流程、庞大的文本编码器以及海量数据资源。

对于大多数学术团队而言，从零开始训练一个完整的文生图模型，几乎是一项难以承担的工程。

于是，MiniT2I应运而生。

它试图回答一个更现实的问题：

如果只用接近ImageNet训练规模的计算资源，能不能也做出效果不错的文生图模型？

答案是，可以。

研究发现，当文本首先被预训练语言模型编码为语义表示后，对于生成模型而言，文本条件本质上只是另一种形式的上下文条件。

换句话说，文生图或许并没有想象中那么特殊。

在模型架构、训练计算量，甚至所需数据规模上，它与类别条件生成的差距远没有业界普遍认为的那么大。

如果这个判断成立，那么一个很自然的问题就出现了：

既然类别条件生成已经能用JiT这样的极简架构完成，那么文生图任务里那些复杂的模块，究竟哪些是真正必要的？

MM-JiT给出的答案是：把它们一个个删掉，再看模型还能不能工作。

MM-JiT：删繁就简

对于上面这个问题，MiniT2I项目负责人王衔邦在X上的总结非常精炼：

我们的原则很简单，能去掉的全去掉。起点是像素空间、标准的T5-Large编码器，以及一个采用x-prediction的简洁多模态骨干MM-JiT。

这套思路的第一刀，砍向了VAE。

众所周知，当前主流文生图模型大多采用潜在扩散（Latent Diffusion）路线：

先通过VAE把图像压缩到低维潜空间，再在潜空间里完成扩散生成，最后解码回像素。

这样做的好处是显著降低计算量，但代价也很明显——

VAE会带来重建误差和伪影，同时还额外增加了一套编解码器的训练流程。

针对这一问题，在前作JiT中，团队已经证明，至少在ImageNet任务上，直接在像素空间建模并不存在所谓的“不可逾越瓶颈”。

那么在文生图任务里，VAE是否真的不可替代？

团队决定直接把它删掉试试。

MiniT2I将扩散过程重新搬回像素空间，希望验证一个看似反常识的判断：直接在像素空间扩散，不仅完全可行，而且未必比潜空间路线更贵。

实验表明，传统潜空间模型单次前向传播需要1379 GFLOPs，而彻底摆脱VAE之后，MiniT2I的计算开销仅为265 GFLOPs，直接降低了约80%。

删掉VAE之后，团队又把目光转向了模型架构本身。

前作JiT面向的是ImageNet分类条件生成，因此采用标准DiT，并通过AdaLN-Zero注入类别标签和时间步信息。

但到了开放式文生图任务，最自然的参考对象就变成了SD3采用的MM-DiT。

在团队看来，MM-DiT身上仍然挂着不少“历史包袱”。

其中最典型的就是AdaLN机制。模型会把时间步和池化后的文本特征转换成缩放、偏移和门控参数，并注入到每一层网络中。

MM-JiT的选择则相当激进：直接把AdaLN整个删掉。

理由也很简单——扩散模型当前所处的噪声水平，其实已经包含在加噪后的输入 z_t 里。

换句话说，模型完全可以自己推断当前处于扩散过程的哪个阶段，并不需要额外开一条通道专门传递时间步信息。

于是，条件信息只通过联合注意力这一条路径进入模型，整个骨干网络也回归到更接近标准Pre-Norm Transformer的形式。

与此同时，团队只额外增加了两个Text Adapter Block，放在联合注意力之前，让冻结的T5文本特征先完成一次适配，再与图像Token交互。

实验结果再次验证了团队的判断。

参数量几乎保持不变，依旧只有260M，但模型性能却一路提升：

FID从18.7（MM-DiT像素空间基线），提升到17.4（加入Text Adapter），最终达到13.7（移除AdaLN后的MM-JiT）。

训练与实验

在具体实现上，MiniT2I基于流匹配（Flow Matching）框架，网络直接预测干净图像，并在速度空间计算损失。

训练分为两个阶段：首先在CC12M上预训练25万步，学习基础视觉分布；随后在12万张高质量合成图像上微调4万步，进一步提升Prompt遵循能力。

结果证明，这套极简设计并没有牺牲性能。

B/16版本总参数量不到600M，在GenEval上达到0.87、DPG-Bench达到84.2，超过了多款参数规模数倍于自身的像素空间文生图模型。

更重要的是，完成这一训练仅需约等于一次标准ImageNet实验的算力预算——8张H100，大约3天。

即便与工业级模型相比，MM-JiT也展现出不俗竞争力。

在PRISM-Bench上，L/16版本取得62.4分，而FLUX.1-dev为68.5分。具体来看，模型在风格表现和开放想象力两个维度甚至超过了FLUX；

短板方面，则主要集中在文字渲染和命名实体生成，这与公开训练数据覆盖范围有限有关。

（注：具体实验设置可参考文末博客链接）

作者介绍

这篇工作最值得聊的，除了技术本身，还有背后的作者们。

整篇论文一共六位作者。除了何恺明之外，其余五位都还是本科生。

而且，这些年轻面孔并不是第一次出现在论文作者栏里。在何恺明团队此前的多篇工作中，他们都已经开始崭露头角。

项目负责人王衔邦(Xianbang Wang)目前是MIT大一本科生，去年刚从人大附中毕业。

2024年，他代表中国队参加第65届国际数学奥林匹克竞赛(IMO)，拿下金牌。

更早之前，他还在2021年和2022年斩获全国信息学奥林匹克竞赛的银牌。

在这项工作之前，他已经是何恺明团队Bidirectional Normalizing Flow论文的共同第一作者。

另一位核心贡献者赵瀚宏(Hanhong Zhao)，目前是MIT大二学生，曾获得国际物理奥林匹克竞赛（IPhO）金牌。

不久前引发关注的ELF（连续扩散语言模型）论文中，赵瀚宏也是作者之一。

核心贡献者陆伊炀(Yiyang Lu)则来自清华大学姚班，目前大二，在MIT CSAIL实习，导师正是何恺明。

高中时期，他是物理竞赛生，曾以江苏省第一、全国第九的成绩获得第39届全国中学生物理竞赛（CPhO）金牌。

此前，他已经与何恺明合作完成Bidirectional Normalizing Flow、Pixel Mean Flow等工作，在ELF论文中同样名列作者名单。

周康阳（Kangyang Zhou）也是MIT本科生(Class of 2029)，背景更偏信息学方向。

2024年，他在第36届国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中夺冠，并以600分满分成为当届唯一满分选手。

更早的2023年，他以全国信息学奥林匹克竞赛（NOI）金牌第一名的成绩入选国家集训队，领先第二名55分。今年，他还作为MIT代表队成员获得ICPC 2026北美锦标赛冠军。

马麟瑞（Linrui Ma）同样毕业于人大附中，目前在MIT就读本科。

他曾担任中国国家队队长，在第56届国际化学奥林匹克竞赛（IChO 2024）中获得金牌。

最后再简单介绍一下何恺明。

目前，他是MIT EECS终身副教授，同时兼任Google DeepMind杰出科学家。

他是深度学习、计算机视觉一系列重要工作，如ResNet、Faster R-CNN、Mask R-CNN、MoCo、MAE的作者。其中，ResNet是21世纪被引用次数最多的论文。

某种程度上说，这篇论文最有意思的地方，不只是提出了一个新方法，更像是一群刚刚走出奥赛赛场的年轻人，已经开始站上AI研究最前沿的舞台。

参考链接

[1] https://peppaking8.github.io/#/post/minit2i

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