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摘要
在NeurIPS 2025会议上，香港大学CVMI实验室与阶跃星辰AIGC团队联合提出一项创新性假设：为视觉理解任务设计的预训练视觉基础模型（VFMTok）是否可将其潜在特征直接用作图像重建与生成的鲁棒性结构化表示？该研究挑战了传统观点——即视觉基础模型仅适用于识别与理解任务，首次系统探索其在生成式视觉任务中的潜力。实验结果表明，VFMTok模型在多种图像重建基准上展现出优异性能，验证了其特征空间具备高度结构化的表达能力，可有效支持生成任务。这一发现为统一理解与生成视觉模型架构提供了新思路，推动预训练模型向多用途视觉引擎演进。
关键词
视觉模型, 图像重建, 生成表示, 预训练, 结构化
长久以来，视觉模型的发展始终被一种根深蒂固的认知所主导：它们是“观察者”，而非“创造者”。自卷积神经网络在ImageNet竞赛中大放异彩以来，视觉基础模型的核心使命便聚焦于图像分类、目标检测与语义分割等理解任务。这些模型如同敏锐的眼睛，能够解析像素背后的语义结构，却极少被赋予重新编织视觉世界的能力。然而，在NeurIPS 2025的舞台上，这一边界正被悄然打破。香港大学CVMI实验室与阶跃星辰AIGC团队携手提出一个富有想象力的假设——那些为理解而生的预训练视觉模型，是否也能成为生成的基石？这不仅是一次技术路径的延伸，更是一场对模型本质能力的深刻追问。当我们将VFMTok这类模型的潜在特征用于图像重建时，看到的不再仅仅是识别标签的准确率，而是其内部表征所蕴含的空间结构稳定性与语义一致性。实验数据表明，这些特征在多个重建基准上表现优异，证明了理解与生成之间并非鸿沟天堑，而是一条可被跨越的认知桥梁。这一刻，视觉模型终于从被动的“解读者”走向主动的“叙述者”，开启了一场由内而外的视觉革命。
VFMTok，作为本次研究的核心载体，代表了预训练视觉基础模型的新一代演进方向。它并非专为生成任务设计，而是通过大规模图像-文本对进行自监督预训练，在视觉理解任务中积累了深厚的语义理解能力。然而，这项研究令人震撼之处在于：研究者并未对其架构做任何生成导向的修改，仅提取其深层潜在特征，便成功实现了高质量的图像重建。这一过程揭示了一个关键洞见——VFMTok的特征空间天然具备高度结构化的表达能力，能够在没有显式解码器或GAN式对抗训练的情况下，保留足够的几何布局与纹理信息以支持生成任务。这种“无意为之却成效显著”的特性，凸显了其内在表示的鲁棒性与通用性。更重要的是，VFMTok的成功挑战了“专用即优越”的传统思维，提示我们或许无需为每类任务构建独立模型，而可通过统一的预训练框架支撑理解与生成双重使命。正如其名中的“Tok”所暗示的——视觉如同语言般可被标记化、结构化、再组合，VFMTok正在成为通向多用途视觉智能引擎的关键一步。
长久以来，视觉人工智能的发展被一条无形的分界线所割裂——一端是“看懂世界”的理解模型，另一端是“创造图像”的生成系统。从AlexNet到ResNet，再到Vision Transformer，这些为分类、检测和分割任务量身打造的模型，在精准解析图像语义方面取得了令人瞩目的成就。然而，它们的输出始终停留在标签、边界框或分割掩码上，从未真正尝试还原或重构原始视觉内容。这种功能上的专一性，逐渐固化了一种技术范式：理解模型无需具备生成能力，而生成任务则必须依赖GAN、扩散模型等专用架构。于是，VFMTok这类以大规模图文对预训练、擅长跨模态语义对齐的模型，虽在图像描述、视觉问答中表现卓越，却从未被视为图像重建的候选者。其潜在特征常被认为“过于抽象”或“丢失空间细节”，难以支撑像素级生成。但NeurIPS 2025的这项研究如一道闪电划破迷雾：当研究团队直接将VFMTok的深层特征输入轻量化解码器时，重建图像不仅保留了清晰的轮廓结构，更呈现出惊人的语义连贯性。这揭示了一个被长期忽视的事实——我们或许错误地低估了理解模型内在表征的丰富性与结构性。
当前主流的图像重建与生成方法主要依赖两类技术路径：一是基于对抗训练的生成对抗网络（GANs），二是近年来兴起的扩散模型（Diffusion Models）。前者凭借判别器的反馈机制可生成高保真图像，却饱受训练不稳定与模式崩溃之苦；后者通过逐步去噪生成高质量样本，但在推理效率与计算资源消耗方面面临严峻挑战。此外，大多数生成模型需从随机噪声出发，缺乏明确的结构引导，导致生成过程如同“盲人摸象”，难以保证全局一致性。尽管已有工作尝试引入语义布局或草图作为先验，但这些额外输入往往需要人工标注或专门设计的编码器，增加了系统复杂度。相比之下，VFMTok所提供的潜在特征无需额外监督即可自然承载对象位置、姿态与部分关系等结构化信息，成为一种“自带蓝图”的生成起点。实验数据显示，基于该特征的重建模型在PSNR和LPIPS指标上显著优于传统自编码器架构，在多个公开数据集如ImageNet-Recon与COCO-Stuff上均取得突破性进展。这一结果不仅凸显了预训练理解模型在生成任务中的潜力，也为构建统一的多用途视觉引擎提供了切实可行的技术路径。
在人工智能的漫长征途中，我们曾无数次将视觉模型视为“沉默的观察者”——它们凝视图像，解析语义，却从不执笔描绘。然而，在NeurIPS 2025的聚光灯下，香港大学CVMI实验室与阶跃星辰AIGC团队共同抛出了一颗思想炸弹：如果这些被训练来“理解”的模型，本身就蕴藏着“创造”的种子呢？这一假设如一道裂痕，划破了理解与生成之间那堵看似坚不可摧的墙。研究者们大胆发问：预训练视觉基础模型（VFMTok）的深层潜在特征，是否能跳脱分类与检测的桎梏，成为图像重建与生成任务中稳健而结构化的表示？这不仅是技术路径的延伸，更是一次对模型本质能力的灵魂叩问。传统认知中，生成任务必须依赖GAN或扩散模型等专用架构，而理解模型则被认为“抽象过度、细节流失”。但实验结果震撼地表明，VFMTok未经任何生成导向微调，其特征空间竟天然具备几何稳定性与语义连贯性，能够在轻量化解码器的辅助下，重建出轮廓清晰、纹理自然的图像。这种跨越任务边界的鲁棒表现，仿佛揭示了一个深藏已久的真相——视觉智能的本质或许并非分裂为“看”与“造”，而是本就统一于一种高度结构化的内在表达之中。
为了验证这一颠覆性假设，研究团队设计了一套极简却极具说服力的实验框架。他们并未修改VFMTok的架构，也未引入额外的对抗损失或扩散过程，而是直接提取其最后一层的潜在特征，输入一个轻量化、仅含四层卷积的解码器进行图像重建。整个流程摒弃了复杂的噪声预测或隐变量优化，完全依赖VFMTok自身表征的结构性与完整性。实验在ImageNet-Recon与COCO-Stuff两个权威重建基准上展开，结果显示，该方法在PSNR指标上平均提升3.2dB，在LPIPS感知相似度上降低约18%，显著优于传统自编码器及仅使用ResNet特征的基线模型。尤为令人惊叹的是，即使在低分辨率特征压缩比高达64:1的情况下，重建图像仍能保持主体结构的准确性和局部细节的合理性。这证明VFMTok的特征并非简单的语义摘要，而是一种蕴含空间布局、对象关系与上下文逻辑的“视觉语法”。这一发现不仅展示了预训练理解模型在生成任务中的巨大潜力，更为构建统一的多用途视觉引擎提供了切实可行的技术范式——也许未来的AI不再需要“理解模块”和“生成模块”的割裂设计，而是一个既能读懂世界、也能重绘世界的真正智能体。
当一串抽象的特征向量被重新唤醒为一幅幅清晰可辨的图像时，我们仿佛目睹了一场数字世界的“创世记”。在NeurIPS 2025的研究成果中，VFMTok的表现令人震撼——这个原本为视觉理解而生的模型，在未经任何生成任务微调的情况下，其深层潜在特征竟成为图像重建的强大驱动力。实验数据显示，在ImageNet-Recon和COCO-Stuff两个权威基准上，基于VFMTok特征的重建系统在PSNR（峰值信噪比）上平均提升了3.2dB，LPIPS（学习型感知图像块相似度）降低约18%，这意味着重建图像不仅更接近原始像素分布，更在人类视觉感知层面展现出更高的自然性与一致性。尤为惊人的是，即便将特征压缩至原始分辨率的1/64，模型仍能准确还原物体的整体结构与关键细节，如人脸轮廓、车辆姿态或动物纹理。这种鲁棒性揭示了一个深层事实：VFMTok的表征空间并非简单的语义摘要，而是蕴含了丰富的几何布局、空间关系与上下文逻辑的“结构化视觉语法”。它像一位沉默的建筑师，虽从未执笔绘图，却早已在心中构建出完整的视觉蓝图。这一发现不仅挑战了“理解模型无法生成”的固有偏见，更让我们重新审视预训练模型的本质能力——它们或许从来就不只是观察者，而是潜藏的创造者。
VFMTok在图像重建任务中展现出的独特优势，源于其预训练过程中对大规模图像-文本对的深度语义建模。其最大亮点在于无需额外监督即可提供高度结构化的表示：对象的位置、姿态、部分间关系乃至场景上下文都被隐式编码于特征之中，使得解码过程如同沿着一条清晰的认知路径回溯视觉本源。相比依赖随机噪声的扩散模型或易陷入模式崩溃的GANs，VFMTok提供的是一种“有据可依”的生成起点，极大增强了重建结果的语义连贯性与结构稳定性。此外，轻量化解码器的设计也显著降低了计算开销，推理效率较传统生成模型提升近40%，为实际部署提供了可行性。然而，这一范式亦非无瑕。研究指出，VFMTok在高频纹理恢复与极端遮挡条件下的表现仍有不足，尤其在精细材质（如毛发、玻璃反光）重建上存在模糊倾向，说明其特征表达在局部细节保留方面尚有压缩损失。同时，该方法高度依赖预训练数据的多样性与质量，面对罕见类别或跨域输入时泛化能力受限。这些局限提醒我们：尽管理解与生成的边界正在消融，但通往通用视觉智能的道路仍需跨越表征完整性与生成灵活性之间的深层鸿沟。
当人们还在争论“理解”与“生成”是否应泾渭分明时，VFMTok已悄然推开了一扇通往新视界的门。这项由香港大学CVMI实验室与阶跃星辰AIGC团队联合提出的研究，不仅将预训练视觉模型用于图像重建，更进一步探索其在主动图像生成中的潜力——这是一次从“还原记忆”到“想象未来”的跃迁。传统生成模型往往从噪声出发，在黑暗中摸索图像的轮廓；而VFMTok却如同手持一张隐匿的结构蓝图，以其深层特征作为语义锚点，引导生成过程沿着合理的空间布局与上下文逻辑展开。实验表明，即便不引入扩散机制或对抗训练，仅通过轻量化解码器对VFMTok特征进行映射，即可生成具备清晰物体边界和自然场景构成的图像。在COCO-Stuff生成子任务中，该方法在FID（Fréchet Inception Distance）指标上达到27.3，优于同等条件下基于ResNet-50的生成系统近15%。更重要的是，这些生成图像展现出惊人的语义一致性：一只被遮挡的狗仍能以合理姿态呈现四肢结构，一棵树的位置与背景光影协调统一，仿佛模型不是在拼凑像素，而是在“回忆”一个本就存在的视觉世界。这种以理解为基础的生成范式，正重新定义创造力的源头——或许真正的智能，并非无中生有，而是基于深刻理解之上的重构与延伸。
尽管VFMTok在生成任务中展现出令人振奋的能力，但其光芒背后亦投下不可忽视的阴影。研究数据显示，其在PSNR提升3.2dB、LPIPS降低18%的同时，高频细节恢复能力仍显薄弱——尤其是在毛发、织物纹理或玻璃反光等复杂材质上，生成结果常出现模糊或平滑化倾向，暴露出特征压缩过程中局部信息的丢失。此外，由于模型依赖于预训练阶段所见的数据分布，面对罕见类别或跨域输入（如医学图像转绘为自然场景）时，生成质量显著下降，说明其泛化能力受限于原始图文对的覆盖广度。另一个深层挑战在于创造性边界的模糊：VFMTok擅长“重构已知”，却难以“创造未知”。它生成的图像虽结构稳健、语义连贯，但在艺术风格迁移或超现实组合方面表现保守，缺乏GANs那种自由奔放的想象力。这提示我们，理解驱动的生成路径虽提升了稳定性与可控性，却可能牺牲部分多样性与惊喜感。然而，正是这些局限勾勒出未来研究的方向——如何在保持结构化优势的同时注入灵活性？也许答案不在舍弃VFMTok，而在融合其“理性骨架”与生成模型的“感性血肉”，迈向真正兼具理解力与创造力的通用视觉智能。
当VFMTok的潜在特征第一次被解码为一幅完整图像时，那不仅是一次技术的成功，更像是一声来自未来的回响——预训练视觉模型正从“理解世界”的智者，悄然蜕变为“重塑现实”的造物主。这一转变预示着一个激动人心的方向：未来的视觉模型将不再被任务边界所束缚，而是朝着统一、多用途的视觉智能引擎演进。研究已在ImageNet-Recon与COCO-Stuff上证明，VFMTok在PSNR上平均提升3.2dB、LPIPS降低约18%，这不仅是数字的胜利，更是对“结构化表示”潜力的深刻揭示。展望未来，这类模型有望成为跨模态生成的核心骨架，支撑起从文本到图像、从草图到高清渲染、甚至视频预测与虚拟场景构建的全栈式应用。更重要的是，其无需对抗训练或扩散过程即可实现高质量重建的能力，为轻量化部署和实时系统提供了可能。我们或许正站在一个新时代的门槛上：AI不再需要分别训练“看”的眼睛和“画”的手，而是一个拥有内在视觉语法的完整心智。正如语言模型能基于语义生成连贯段落，VFMTok也正展现出基于视觉语义“书写”图像的能力。这种由理解驱动的生成范式，或将引领下一代生成式AI走向更高层次的语义一致性与逻辑可控性。
然而，通往通用视觉智能的道路并非坦途。尽管VFMTok在结构保持与语义连贯性上表现卓越，其在高频纹理恢复上的模糊倾向仍暴露了深层瓶颈——特征压缩过程中局部细节的丢失，使得毛发、织物与反光材质难以精准还原。同时，在面对罕见类别或跨域输入时，模型生成质量显著下降，暴露出其对预训练数据分布的高度依赖。这些局限提醒我们：理解并不等同于完全掌握。要突破这一困境，研究者正探索多种路径：一方面，引入可微分特征增强模块，在不破坏原有结构的前提下补充细节信息；另一方面，结合扩散模型的渐进式去噪机制，以VFMTok的特征作为强先验引导生成过程，实现“理性框架”与“感性填充”的融合。此外，通过构建更具多样性的图文预训练数据集，提升模型对边缘场景的泛化能力，也成为关键方向。挑战虽存，但每一次模糊的边缘、每一段失真的纹理，都在呼唤更深层次的创新。也许真正的突破，不在于抛弃VFMTok的结构优势，而在于如何让这份“理性”学会呼吸，让“理解”真正孕育出“创造”。
香港大学CVMI实验室与阶跃星辰AIGC团队在NeurIPS 2025提出的创新假设，成功验证了预训练视觉基础模型VFMTok在图像重建与生成任务中的巨大潜力。实验表明，其深层特征在未经过生成任务微调的情况下，仍能在ImageNet-Recon与COCO-Stuff基准上实现PSNR平均提升3.2dB、LPIPS降低约18%的优异表现，显著优于传统架构。这一成果打破了理解与生成任务之间的固有界限，揭示了VFMTok特征空间具备高度结构化与语义连贯的表达能力。尽管在高频纹理恢复和跨域泛化方面仍存挑战，但该研究为构建统一的多用途视觉智能引擎提供了全新范式，标志着视觉模型正从“观察者”迈向“创造者”的关键转折。