何恺明团队新作：删掉VAE和私有数据后，文生图竟然更强了

机器之心编辑部

文本生成图像的领域早已经是一片红海，看上去已经卷无可卷了。

想在当下训一个很牛的文生图模型，你需要什么？

如果从当下主流方案入手，那需要：预训练好的 VAE 编解码器、文本编码器的拼接、精心设计的条件注入机制、海量数据、RL 或 DPO 对齐阶段……

总体上，大家似乎默认了一个前提：做文生图，就是得这么复杂。

而何恺明团队却反其道而行之，在文生图模型领域做出了新的思考。他们发布了MiniT2I —— 一个刻意追求极简的像素空间文生图模型

没有 VAE 编解码器，没有 AdaLN 条件注入，没有辅助损失函数，没有私有数据，没有 RL/DPO 对齐，纯粹的流匹配目标直接在像素上训练。258M 参数的 B/16 版本，在 GenEval 上达到 0.87，DPG-Bench 达到 84.2，超越了参数量大它数倍的同类像素空间模型。

MiniT2I 的核心主张是：如果把文本条件当作「带有语义信息的上下文 token」注入模型，文生图和类别条件的 ImageNet 生成在本质上并没有那么大的区别 —— 架构可以相似，算力可以相当，甚至数据量级也可以对齐。

• 论文标题：A Minimalist Baseline for Text-to-Image Generation
• 技术博客：https://peppaking8.github.io/#/post/minit2i
• 开源地址：https://github.com/PeppaKing8/minit2i-jax

技术路线：每一步都在做减法

像素空间直出，不要 VAE

MiniT2I 的第一个设计选择就很激进：丢掉 VAE，直接在 RGB 像素上做去噪。

潜在扩散模型（Latent Diffusion）是当前主流范式，先用自编码器把图像压缩到低维空间再做扩散。这确实让高分辨率变得可行，但代价是引入了重建误差、额外的训练阶段、以及编码器 - 去噪器之间的目标不对齐问题。

MiniT2I 选择像素空间的理由很务实：对于 512×512 分辨率，用 16×16 的 patch 把图像切成 1024 个 token，序列长度完全在 Transformer 的舒适区内。去掉 VAE 后，单步前向的计算从～1379 GFLOPs 降到～570 GFLOPs（B/16 设置），而且不存在重建精度的上限问题 —— 去噪器能力有多强，输出就能有多好。

实验也证实了这一点：在相同参数预算下，像素模型的 FID 和潜在空间模型持平（18.7 vs 19.0），但单步成本低了 5 倍。

MM-JiT 架构：回归朴素 Transformer

SD3 的 MM-DiT 在每个 block 中用 AdaLN（Adaptive Layer Normalization）将时间步和池化文本编码注入网络 —— 每个子块需要计算 scale、shift 和 gate 参数，通过一个额外的 MLP 从条件向量生成。这是一套精巧的调制机制，但 MiniT2I 发现它并非必需。

MiniT2I 提出的 MM-JiT 架构做了两件事：

1.加两层文本适配器：在联合注意力之前，插入两个轻量 Transformer block，让冻结的 T5 特征先「适应」去噪器的需求。

2.删除 AdaLN 分支：不再通过额外路径注入时间步和全局文本信息。模型依然能感知噪声水平 —— 因为被噪声污染的图像本身就携带了时间步信息。

结果是一个接近标准预归一化 Transformer 的干净架构。去掉 AdaLN 后参数减少，但可以用相同算力预算换来更多层数（12 层 → 17 层）。FID 从 18.7 降到 13.7，同时架构本身更容易理解和修改。

训练数据：全公开，两阶段

MiniT2I 的训练数据同样追求极简：

• 预训练：LLaVA-recaptioned CC12M（公开可用的 VLM 重标注数据集），250K 步
• 微调：~12 万张高质量图文对（BLIP3o-60K + LAION DALL・E 3 Discord set + ShareGPT-4o-Image），40K 步

这种「预训练 - 微调」的两阶段模式完全对标 LLM 的训练范式：预训练买覆盖面，微调教模型什么是好答案。消融显示两者缺一不可 —— 只做预训练，图像质量可以但提示跟随很差；只做微调，模型看到的世界太窄，生成多样性坍塌。

结果：小模型，大表现

在像素空间文生图的对比中，MiniT2I 的性价比极为突出：

MiniT2I-B/16 仅用约 600M 总参数（含文本编码器），就在 GenEval 和 DPG-Bench 上超越了参数量 3-4 倍于己的模型。而且训练成本极低：B/32 消融模型在 8 张 H100 上只需约 3 天，总训练 FLOPs 与标准 ImageNet 200 epoch 实验相当。

扩展到 L/16（912M 参数）后，模型在风格多样性、空间关系和文字渲染方面都有明显进步，与 SD3-Medium（~2B 参数）在想象力场景上的生成质量相当甚至更优。

在更全面的 PRISM-Bench 评测中，MiniT2I-L/16 在风格、组合和想象力维度上表现出色（79.9、78.4、57.9），已经接近 SD3-Medium 水平。但在文字渲染（30.6 vs SD3 的 50.9）和命名实体（60.3 vs 66.3）上仍有差距 —— 团队坦承这是公开数据配方的固有局限，需要补充专项数据来弥补。

局限与展望

MiniT2I 是一条技术路线的概念验证，而非最终产品。团队诚实地指出了几个未解问题：

• 像素空间的 patch 伪影：在 patch 边界处存在可测量的不连续（边界处梯度比非边界高 17-22%），潜在空间模型没有这个问题
• CFG 在像素空间的副作用：高引导系数（~6）会将局部 token 推离数据流形，在没有解码器「平滑」的情况下直接暴露为视觉瑕疵
• 分辨率天花板：当前在 512×512 工作良好，推向 4K+ 需要更长序列或更高效的注意力机制
• 数据瓶颈：文字渲染和命名实体仍弱于工业系统，需要专项数据补强

MiniT2I 证明了现阶段的文生图不是只有顶尖工业实验室才能玩的游戏。

当一个 258M 参数的模型，用纯公开数据，在学术级算力上训练 3 天就能打败体量大数倍的对手时，或许文生图正在经历从「堆料」到「提纯」的范式转换

「T2I 不再是高不可攀的围墙。欢迎使用并改进它，打造更简洁的基线。」