南洋理工大学团队革命性突破：让AI绘画像艺术家一样从粗到细，一步步创作精美图像

这项由南洋理工大学S-Lab实验室的王艺凯、王舟夏、廖康以及陈泽隆教授团队联合商汤科技研究院的吴忠华、陶庆逸共同完成的研究，发表于2025年8月的arXiv预印本平台。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2508.12811v1访问完整论文，项目主页为https://yikai-wang.github.io/nvg。

当我们欣赏一位画家创作时，会发现他们总是遵循着一个很自然的过程：先勾勒出大致的轮廓和构图，确定前景和背景的分布，然后逐步添加物体的形状，接着描绘细节，最后完成精致的纹理和阴影。这种从粗糙到精细的创作方式不仅符合人类的认知习惯，也是艺术创作的基本规律。

然而，目前大多数AI图像生成技术却没有遵循这种自然的创作流程。它们要么试图一口气生成整幅图像，就像要求画家瞬间完成一幅作品一样不现实；要么按照固定的顺序逐个像素地填充，完全忽视了图像的空间结构关系。这种做法就好比让画家闭着眼睛，从左到右、从上到下机械地涂色，根本无法理解整体的构图和结构。

南洋理工大学的研究团队敏锐地发现了这个问题，并提出了一个革命性的解决方案：让AI学会像真正的艺术家一样，按照视觉层次的自然规律来创作图像。他们将这种方法称为"下一个视觉粒度生成"（Next Visual Granularity Generation，简称NVG）。这个名字可能听起来有些学术化，但其核心思想非常简单直观：将一幅图像分解成不同精细程度的层次，就像洋葱的层层结构一样，从最粗糙的整体轮廓开始，一层层地增加细节，直到完成最精美的成品。

这项研究的创新之处在于，它首次将图像的结构层次明确地编码到了AI的生成过程中。研究团队巧妙地设计了一套系统，能够自动将任何图像分解成九个不同的粒度层次。在最粗糙的第一层，整幅图像可能只用一个"标记"来代表，就像用一种主色调来概括整个画面的基调。到了第二层，图像被分成两个标记，通常对应着前景和背景的基本分离。随着层次的递进，标记数量依次翻倍：4个、8个、16个，一直到最精细的第九层有256个标记，每个标记都承载着图像中一小块区域的精确信息。

这种分层表示方法的巧妙之处在于，每一层都有对应的"结构图"来指导标记的空间排列。这个结构图就像是画家心中的构图草稿，明确地告诉AI哪些区域属于前景、哪些属于背景，哪些部分应该用相同的色调处理，哪些应该区别对待。通过这种方式，AI不再是盲目地生成像素，而是像人类画家一样，心中有数地进行结构化创作。

一、像厨师一样精心准备食材：图像的分层分解技术

要让AI学会像艺术家一样分层次创作，首先需要教会它如何理解图像的层次结构。这就好比教一位厨师学会处理复杂菜品：需要先学会如何将一道复杂的菜分解成不同的制作步骤和食材准备阶段。

研究团队开发的分解技术基于一个简单而有效的聚类策略。当面对一幅图像时，系统首先将图像编码成一个数学表示，这个过程类似于将一幅画转换成数字化的"食材清单"。然后，系统开始执行分层聚类，就像厨师按照相似性将食材归类一样。在最精细的层次，图像的每个小区域都有自己独特的"身份证"。然后，系统开始寻找最相似的区域对，将它们合并成一个组。这个过程持续进行，每次都将最相似的区域组合在一起，直到整幅图像被合并成一个单一的组。

这种聚类方法的美妙之处在于它的自适应性。系统会自动识别图像中的自然边界和结构。比如，当处理一张包含天空、草地和一只狗的图片时，系统会自然地发现天空区域的像素彼此相似，草地区域的像素也彼此相似，而狗的毛发区域又形成了另一个相似的群组。这种自然的分组过程确保了每个层次都有语义上的意义，而不是随意的划分。

为了将这种层次结构有效地传递给AI模型，研究团队还设计了一套巧妙的"结构编码"系统。这套系统就像给每个区域配发了一个特殊的"身份证"，这个身份证不仅标明了该区域在当前层次的归属，还记录了它在整个层次树中的"家族关系"。通过这种编码，AI模型能够清楚地理解每个区域的结构位置和层次关系，为后续的生成过程提供了清晰的指导。

更有趣的是，这种分解不仅保留了图像的视觉信息，还自然地形成了一种"渐进式"的重建方式。就像搭积木一样，系统可以从最简单的结构开始，逐层添加细节，最终重建出完整的图像。这种重建方式的每一步都是有意义的，不会出现传统方法中那种"看不出所以然"的中间状态。

二、像指挥家一样协调乐团：双重生成器的协作机制

有了分层的图像表示之后，下一个挑战就是如何训练AI按照这种结构化的方式生成图像。这就好比训练一个交响乐团：不仅每个乐手都要演奏好自己的部分，更重要的是要有一个统一的指挥来协调整体的演出。

研究团队采用了一个创新的双重生成器架构，包含了结构生成器和内容生成器两个相互协作的组件。这种设计就像一个创作团队，其中结构生成器负责"构图设计"，决定整体的布局和各个区域的分配；内容生成器则负责"色彩填充"，在给定的结构框架内生成具体的视觉内容。

结构生成器的工作原理特别巧妙。它采用了一种被称为"整流流"（Rectified Flow）的技术，这种技术可以想象成一个逐渐澄清混浊水体的过程。在生成开始时，结构信息就像是完全混浊的水，充满了随机的噪声。结构生成器通过一系列精心设计的"过滤"步骤，逐渐将这些噪声转化为清晰的结构图。这个过程不是一步完成的，而是通过多个时间步骤渐进实现，每一步都让结构变得更加清晰和合理。

结构生成器的另一个聪明之处在于它处理"冷启动"问题的方式。所谓冷启动，就是在没有任何先验信息的情况下，如何生成合理的初始结构。这就像要求画家在一张白纸上开始创作，需要首先确定最基本的构图框架。研究团队通过统一的多阶段训练方法解决了这个问题。他们让结构生成器同时学习所有层次的结构生成，这样后期层次的训练经验可以反过来指导早期层次的决策，避免了早期阶段的盲目性。

内容生成器则承担了更加复杂的任务。它不仅要根据给定的结构图生成相应的视觉内容，还要确保生成的内容在各个层次之间保持一致性。这个挑战就像要求一个画家在不同的放大倍数下都能保持画面的协调统一。

为了解决这个问题，研究团队采用了"渐进式画布refinement"的策略。这种方法可以想象成画家使用透明的图层进行创作：每一层都在前一层的基础上添加新的细节，同时保持与整体的和谐。具体来说，内容生成器在每个阶段都会生成一个"最终画布"的预测，然后计算这个预测与当前画布之间的差异。这个差异就是当前阶段需要添加的内容。

这种方法的优势在于它提供了丰富的监督信号。传统的方法往往只能在最终结果上进行评估，就像只在整道菜完成后才能品尝味道。而这种渐进式方法可以在每个制作阶段都进行"试味"，及时调整和优化，确保每一步都朝着正确的方向前进。

为了进一步增强模型对结构信息的理解，研究团队还专门设计了"结构感知的旋转位置编码"（Structure-Aware RoPE）技术。这种技术可以想象成给每个内容元素配备了一个"GPS定位系统"，不仅告诉模型该元素在空间上的位置，还明确其在结构层次中的归属。这样，模型就能更好地理解不同元素之间的结构关系，生成更加协调和合理的图像。

三、像调音师一样精确校准：训练过程的精心设计

有了巧妙的架构设计，如何训练这个复杂的系统就成了关键问题。这个过程就像调音师校准一台复杂的钢琴，需要确保每个音键都能发出准确的音符，同时整体的音色要和谐统一。

研究团队在训练过程中面临的第一个挑战是如何平衡结构生成和内容生成两个任务的学习。这两个任务的难度和特点截然不同：结构生成相对简单，因为结构图只需要8个通道的信息，每个位置的取值范围也相对有限；而内容生成则要复杂得多，需要处理4096个可能的标记，每个标记都包含32维的丰富信息。

为了解决这种不平衡，研究团队采用了分别训练的策略，就像分别调试钢琴的低音区和高音区一样。对于结构生成器，他们使用了相对轻量的模型架构，参数数量约为内容生成器的四分之一。这种设计不仅提高了训练效率，还避免了大材小用的问题。

在训练内容生成器时，研究团队引入了一个创新的"双重监督"机制。传统的生成模型通常只在最终输出上计算损失函数，就像只在菜品完成后才进行评价。而这种双重监督机制既关注每个阶段的直接输出（当前需要生成的内容标记），也关注对最终画布的贡献（通过均方误差损失衡量）。这种做法确保了模型既能生成准确的局部内容，又能保持全局的一致性。

特别值得一提的是研究团队对"exposure bias"问题的处理。这个问题可以想象成学车时的情况：如果学员只在教练的不断纠错下练习，一旦独自开车就容易出错，因为没有学会如何从错误中自我修正。在传统的自回归生成中，模型在训练时总是基于正确的历史信息进行预测，但在实际生成时却要基于自己之前可能有误的预测结果，这种不一致会导致错误的累积。

NVG框架通过其残差式的建模方式自然地缓解了这个问题。由于每个阶段都是在预测与最终目标的残差，而不是绝对的像素值，即使前面阶段有些许误差，后续阶段也有机会进行修正。这就像画家可以在后续的绘制过程中调整和完善前期的构图，而不是被早期的决策完全束缚。

在数据处理方面，研究团队使用了ImageNet数据集进行类别条件生成的训练。他们采用了10%的空条件训练策略，这种方法可以想象成让学员既练习按照具体要求作画，也练习自由创作。这种混合训练方式增强了模型的泛化能力，使其既能根据特定的类别标签生成目标图像，也具备了一定的无条件创作能力。

训练过程还涉及了精心设计的学习率调度策略。研究团队采用了所谓的"WSD"（Warmup-Stable-Decay）策略：开始时缓慢提升学习率让模型"热身"，然后保持稳定的学习率进行主要的学习，最后逐渐降低学习率进行"精调"。这种策略就像运动员的训练计划：先热身，然后进行主要训练，最后放松整理。

四、像品酒师一样严格评测：全面的性能验证

训练完成后，如何评估这个复杂系统的性能就成了关键问题。这个过程就像品酒师评测一款新酒，需要从多个角度进行全面的考察：不仅要看整体的品质，还要分析各个细节的表现。

研究团队采用了业界标准的评测指标对NVG模型进行了全面的性能评估。这些指标包括FID（Fréchet Inception Distance）、Inception Score、精确率和召回率等。FID可以想象成衡量生成图像与真实图像之间"相似度"的标尺，分数越低表示生成的图像越接近真实图像的分布。Inception Score则更关注生成图像的"质量"和"多样性"，就像评价一个画家的作品既要有高超的技法，又要有丰富的创意。

在与其他先进方法的对比中，NVG展现出了令人印象深刻的性能优势。以FID分数为例，NVG-d16模型达到了3.03的分数，显著优于同规模的VAR模型的3.30分；NVG-d20模型的FID为2.44，也明显好于VAR-d20的2.57分；而最大的NVG-d24模型更是达到了2.06的优异成绩，超越了VAR-d24的2.09分。这种一致性的性能提升表明，NVG框架确实捕获了图像生成中的一些重要规律。

除了数值指标，研究团队还进行了大量的定性分析。他们展示了生成过程的可视化结果，清楚地显示了图像是如何从粗糙的轮廓逐步演化为精细的成品。这种可视化就像观看画家的创作过程一样令人着迷：第一步，画布上出现了最基本的色调和构图；第二步，前景和背景开始分离；第三步，物体的大致形状浮现；随着步骤的推进，细节越来越丰富，直到最后呈现出生动逼真的图像。

特别有趣的是结构图与最终图像的对应关系分析。研究团队发现，虽然结构图看起来像是简单的黑白二值图，但生成器能够灵活地解释这些结构信息。比如，当结构图显示某个区域应该分为两部分时，生成器可能会将其解释为前景和背景的分离，也可能解释为同一个物体的不同部分。这种灵活性表明模型确实学会了理解和利用结构信息，而不是机械地执行指令。

研究团队还进行了详细的消融实验，分别测试了不同组件对最终性能的贡献。他们发现，结构感知的RoPE编码对性能有显著影响，移除这个组件会导致FID分数的明显下降。类似地，渐进式画布预测策略也被证明是至关重要的：直接预测下一阶段内容的简化版本在训练过程中很快就出现了过拟合现象。

五、像魔术师一样展示技巧：结构控制的神奇能力

NVG框架最令人兴奋的特性之一是它提供的结构控制能力。这种能力就像给了用户一根魔术棒，可以通过简单的结构图来精确控制生成图像的布局和组织。

为了验证这种控制能力，研究团队设计了一系列有趣的实验。他们首先尝试使用简单的几何形状作为结构图，比如圆形、矩形或者不规则的多边形。令人惊讶的是，模型能够很好地理解这些抽象的结构指令，并生成与之匹配的图像。当给定一个圆形结构图时，模型倾向于生成圆形的主体对象，比如球体、太阳或者圆盘状的物品。当结构图是矩形时，生成的图像往往包含建筑物、书籍或者其他矩形物体。

更有趣的是，研究团队还测试了使用真实图像的结构图来指导生成过程的效果。他们从一张图像中提取结构图，然后用不同的类别标签来生成新的图像。结果表明，生成的图像确实遵循了原始的结构布局，但内容完全不同。比如，使用一张狗的照片的结构图，配合"猫"的类别标签，可以生成一张具有相似构图但主角是猫的图像。这种能力为图像编辑和创意设计开辟了全新的可能性。

研究团队还探索了分阶段控制的效果。他们固定生成过程中不同阶段的结构和内容，观察这种约束对最终结果的影响。实验结果揭示了一个有趣的层次化控制模式：早期阶段的控制主要影响图像的整体构图和色调，中期阶段的控制影响物体的形状和姿态，而后期阶段的控制则主要影响纹理和细节。

这种分层控制的发现具有重要的实际意义。它意味着用户可以在不同的抽象层次上对图像生成进行干预：如果只关心整体的构图和风格，只需要控制前几个阶段；如果想要精确控制某个物体的形状，可以专注于中间阶段的控制；如果要调整细节纹理，则可以在后期阶段进行干预。

特别值得注意的是，NVG框架展现出了强大的错误修正能力。即使在生成过程的早期阶段出现了与目标类别不符的内容，后续阶段仍有机会进行调整和修正。这种能力在一个有趣的实验中得到了验证：研究团队固定了一张狗图像的前三个阶段，但使用"大象"作为类别标签继续生成。令人惊讶的是，最终生成的图像确实展现出了大象的特征，尽管保留了一些原始的构图元素。这种错误修正能力是传统自回归方法所不具备的，因为它们无法"回头"修改已经生成的内容。

六、像考古学家一样深入挖掘：技术细节的深度剖析

为了更好地理解NVG框架的工作机制，研究团队进行了大量的深度分析，就像考古学家仔细挖掘和研究每一个细节一样。

首先，他们深入分析了不同输入策略对模型性能的影响。在内容生成方面，他们比较了三种不同的输入方式：直接使用当前画布、添加高斯噪声的画布，以及采用方差保持噪声的画布。通过实验发现，直接使用当前画布的方式效果最好，这表明自回归式的建模方式更适合内容生成任务。相比之下，那种试图模仿扩散模型的噪声添加方式反而降低了性能，这个发现为理解不同生成范式的适用场景提供了有价值的洞察。

在结构生成方面，研究团队比较了使用纯噪声和部分噪声的效果。所谓部分噪声，是指对已知的结构部分使用真实值，只对未知部分添加噪声。这种方法可以想象成在拼图游戏中，已经放好的部分保持不动，只对剩余的空白区域进行填充。实验结果表明，这种部分噪声的方法确实能够提升性能，这证实了将结构生成建模为"结构修复"任务的合理性。

结构感知的RoPE编码的作用机制也得到了深入的研究。传统的RoPE编码只考虑空间位置关系，就像只告诉模型"这个像素在第三行第五列"。而结构感知的RoPE编码还会告诉模型"这个像素属于前景区域的第二个子区域"。通过消融实验发现，移除这种结构信息会导致明显的性能下降，这说明模型确实学会了利用这些层次化的结构关系。

研究团队还仔细分析了最终画布预测策略的重要性。他们尝试了一个简化版本，让模型直接预测当前阶段需要的内容标记，而不是预测最终的画布。这个简化版本在训练初期表现尚可，但很快就出现了严重的过拟合现象。这个对比实验清楚地表明，丰富的监督信号（最终画布预测）对于训练复杂模型的重要性。

在分析生成质量的变化规律时，研究团队发现了一个有趣的现象：随着固定阶段数量的增加，生成图像的变异性呈现出明显的递减趋势。这种现象可以用信息论的角度来理解：早期阶段包含的信息量相对较少但影响范围很大，而后期阶段虽然信息量丰富但主要影响局部细节。因此，控制早期阶段能够产生更大的整体变化，而控制后期阶段主要影响细节表现。

七、像历史学家一样纵观全局：与现有技术的深度比较

为了全面评估NVG框架的创新价值，研究团队将其置于图像生成技术发展的历史背景中进行了深入的比较分析，就像历史学家研究一个时代的技术进步一样。

在与扩散模型的比较中，NVG展现出了独特的优势。扩散模型可以想象成雕刻师从一块粗糙的石头开始，通过不断地去除"噪声"来雕琢出最终的作品。这种方法虽然能够生成高质量的图像，但通常需要数百个生成步骤，计算成本高昂。更重要的是，扩散模型的生成过程是"全息式"的，每一步都在全图范围内进行微调，缺乏明确的结构控制机制。

相比之下，NVG的生成过程更像是建筑师按照设计图纸施工：先搭建框架结构，然后逐层添加细节。这种方法不仅生成步骤更少（只需要9步），而且每一步都有明确的结构意义，为用户提供了直观的控制接口。当需要对图像进行编辑时，用户可以精确地在特定的抽象层次上进行干预，而不需要像扩散模型那样依赖额外训练的控制模块。

在与自回归模型的比较中，NVG的结构化生成方式展现出了明显的优势。传统的自回归模型就像读书时从左到右逐字阅读一样，按照固定的扫描顺序生成像素或图像块。这种方法的问题在于，它忽视了图像的二维空间结构，早期生成的部分往往缺乏全局的结构感知。

NVG通过明确的结构建模解决了这个问题。它不是盲目地按照扫描顺序生成，而是根据图像的自然结构层次进行生成。这就像画家在创作时，心中始终有着整体的构图规划，每一笔都服务于整体的艺术效果。这种方法的另一个优势是错误修正能力：即使早期阶段的生成出现偏差，后续阶段仍有机会进行调整，而传统自回归模型一旦生成错误就无法回头修改。

与VAR（Visual AutoRegressive）模型的比较尤其值得关注，因为VAR也尝试引入了层次化的生成策略。VAR采用的是基于分辨率的层次分解：从低分辨率开始生成，逐步增加分辨率直到达到目标尺寸。这种方法可以想象成用放大镜观察图像，从模糊的整体逐渐看清细节。

然而，NVG的基于粒度的分解方式提供了更加丰富和有意义的层次结构。在相同的空间分辨率下，NVG通过控制唯一标记的数量来实现不同层次的抽象，这种方法更符合人类的视觉认知规律。实验结果也证实了这种优势：在所有模型规模下，NVG都在FID、IS和召回率等关键指标上超越了VAR。

在重建质量的比较中，NVG的优势更加明显。研究团队的标记器在使用相同大小的码本时，实现了比VAR更好的重建效果。更重要的是，NVG的标记利用率更加均衡：第一阶段的码本利用率达到68.55%，而VAR只有25.39%。这种差异表明，NVG的分层策略能够更有效地利用表示空间，避免了VAR中存在的表示歧义问题。

八、像工程师一样精益求精：实现细节的巧妙设计

NVG框架的成功不仅在于其创新的核心思想，更在于实现过程中众多巧妙的工程设计，就像一台精密机器中每个零件都经过精心打磨一样。

在结构编码的设计上，研究团队面临了一个有趣的挑战：如何用简洁的方式表示复杂的层次关系。他们最终采用的解决方案非常巧妙，可以想象成给每个区域分配了一个"家族族谱编号"。这个编号不仅标明了该区域在当前层次的身份，还完整地记录了它在整个层次树中的祖先关系。

具体来说，他们使用了一个8维的整数向量来编码结构信息，其中每一维对应一个层次级别。对于最粗糙的第0层，所有位置都使用相同的编码（全1）。从第1层开始，每个层次都在父层编码的基础上添加一个新的位（0或2），用来区分同一父类下的两个子类。这种设计的精妙之处在于，它自然地保持了父子关系的连续性，同时避免了对聚类顺序的依赖。

为了让这种结构编码能够与现有的位置编码技术兼容，研究团队还专门设计了结构感知的RoPE（Rotary Position Embedding）。传统的RoPE只编码空间位置信息，就像告诉模型"这是第几行第几列"。而结构感知的RoPE还会告诉模型"这属于哪个结构组"。他们巧妙地将注意力特征的64个维度进行了分工：8个维度用于区分文本和图像，16个维度用于编码8层结构信息，剩余的40个维度用于编码空间位置。

在采样策略的设计上，研究团队也展现了深入的思考。他们发现，由于采用了残差式建模，生成过程的不同阶段具有不同的特点：早期阶段主要关注创意和多样性，而后期阶段更注重准确性和修正。基于这个观察，他们设计了动态的采样策略，在早期阶段使用较大的候选集来保持多样性，在后期阶段逐渐缩小候选集以提高准确性。

训练过程中的细节处理也体现了研究团队的细致考虑。他们采用了分阶段的学习率调度策略，为不同规模的模型量身定制了训练计划。对于较小的模型（NVG-d16和NVG-d20），他们在训练进程的80%后开始降低学习率；而对于最大的模型（NVG-d24），他们发现模型在120-200轮之间会进入稳定期，因此选择在第200轮后开始学习率衰减，这种精细化的调整确保了训练效率的最大化。

在损失函数的设计上，研究团队采用了多目标优化的策略。内容生成器需要同时优化两个目标：均方误差损失用于确保生成的画布质量，交叉熵损失用于确保内容标记的准确性。这种双重监督机制就像学生考试时既要保证答案正确，又要保证解题过程清晰，确保了模型在不同层面都能得到有效的指导。

九、像预言家一样展望未来：技术的深远影响与发展前景

NVG框架的提出不仅是一项技术创新，更像是为图像生成领域打开了一扇通往未来的大门。这项技术的深远影响和广阔前景值得我们深入思考。

在创意产业的应用前景方面，NVG的结构化生成能力为数字艺术创作提供了前所未有的精细控制手段。传统的AI绘图工具通常只能提供文字描述或简单的草图作为输入，而NVG允许艺术家在多个抽象层次上进行精确控制。设计师可以先确定整体的构图和色调，然后在保持这种整体风格的前提下，自由调整具体物体的形状和细节。这种能力特别适用于商业设计、游戏美术和电影概念设计等需要在创意和规范之间平衡的场景。

在教育和艺术教学领域，NVG的分层生成过程为理解艺术创作提供了新的视角。传统的艺术教学往往难以量化和可视化创作过程中的思维转变，而NVG的每个生成阶段都对应着艺术创作中的一个认知层次：从整体构图到局部细节，从抽象概念到具体表现。这种对应关系为艺术教育提供了有价值的分析工具和教学辅助手段。

从技术发展的角度来看，NVG框架提出的结构化表示方法具有很强的通用性，有望扩展到其他生成任务中。研究团队在论文中提到了几个有趣的发展方向：首先是区域感知生成，通过预定义的语义区域来指导生成过程，这种方法特别适用于需要精确控制图像各个部分的场景，比如产品设计或建筑可视化。

物理感知的视频生成是另一个令人兴奋的应用方向。通过将NVG的结构化表示扩展到时间维度，可以实现对视频中物体运动和变化的精确控制。这种方法不仅能够保持视频的时间连贯性，还能够确保物理定律的合理性，比如物体的运动轨迹、光影变化和物理碰撞等。

层次化空间推理是NVG框架的另一个潜在应用领域。通过将复杂的空间推理任务分解为多个层次的子问题，可以实现更加准确和可解释的空间关系理解。这种方法特别适用于机器人导航、自动驾驶和增强现实等需要精确空间感知的应用场景。

从更广阔的人工智能发展角度来看，NVG框架体现的结构化建模思想对其他AI任务也有重要启发意义。它表明，通过引入明确的层次结构和渐进式的生成过程，可以显著提高复杂生成任务的可控性和可解释性。这种思想不仅适用于图像生成，也可能在自然语言生成、音频合成和其他创意AI任务中发挥重要作用。

在计算效率方面，NVG框架也展现出了良好的前景。相比需要数百个生成步骤的扩散模型，NVG只需要9个步骤就能完成高质量的图像生成。随着模型架构的进一步优化和硬件技术的发展，这种效率优势将变得更加明显，使得实时交互式生成成为可能。

当然，NVG框架目前还存在一些局限性和改进空间。比如，当前的聚类策略虽然简单有效，但可能无法捕获所有类型图像的最优结构分解。未来的研究可以探索更加智能的结构发现方法，甚至结合语义分割、物体检测等视觉理解技术来获得更有意义的结构表示。

另外，当前的框架主要针对256×256分辨率的图像进行了优化，扩展到更高分辨率时可能面临计算和存储的挑战。如何在保持结构化控制优势的同时，有效处理高分辨率图像，将是未来技术发展的重要方向。

说到底，NVG框架的真正价值不仅在于它提供的技术解决方案，更在于它所体现的设计哲学：让AI学会像人类一样思考和创作。通过将人类艺术创作的层次化思维过程编码到计算模型中，NVG为AI的"创造力"提供了新的定义和实现路径。这种人类认知启发的AI设计思路，很可能成为未来人工智能发展的重要方向，不仅在图像生成领域，在更广阔的AI应用中都具有深远的指导意义。

随着这项技术的不断完善和推广，我们有理由相信，AI将能够更好地理解和模拟人类的创作过程，成为真正意义上的创意合作伙伴，而不仅仅是执行指令的工具。这种转变将为数字艺术、创意产业乃至整个人类文明的发展带来前所未有的机遇和可能性。

Q&A

Q1：NVG是什么？它与传统的AI图像生成有什么不同？

A：NVG（Next Visual Granularity Generation）是由南洋理工大学开发的新型AI图像生成技术，它的独特之处在于模仿真实画家的创作过程：先勾勒整体构图，再逐步添加细节。传统AI要么一次性生成整张图，要么按固定顺序填充像素，而NVG将图像分成9个层次，从1个标记逐步增加到256个标记，每层都有明确的结构意义，就像洋葱的层层结构一样。

Q2：NVG生成的图像质量如何？比其他方法好吗？

A：NVG在多项评测中都表现优异。以FID评分为例，NVG-d16达到3.03分，明显优于同规模VAR模型的3.30分；最大的NVG-d24模型FID为2.06，超越了VAR-d24的2.09分。更重要的是，NVG只需9个生成步骤，远少于扩散模型的数百步，且每步都有明确意义，用户可以精确控制图像的构图、物体形状和细节纹理。

Q3：普通用户能使用NVG技术吗？有什么实际应用？

A：目前NVG还处于研究阶段，代码和模型将通过项目主页https://yikai-wang.github.io/nvg发布。这项技术特别适用于需要精确控制的创意场景：设计师可以先确定整体构图再调整细节，游戏美术师可以复用角色结构生成新形象，教育工作者可以用分层过程教授艺术创作原理。随着技术成熟，有望集成到各种图像编辑和创作软件中。