上海交大团队打造万能AI视觉创作神器：一个模型搞定所有图像和视频生成编辑任务

这项由上海交通大学的陈俊逸、何通等研究者与快手科技Kling团队、南洋理工大学合作完成的研究发表于2026年1月，论文编号为arXiv:2601.02358v1。对于想要深入了解技术细节的读者，可以通过这个编号在学术数据库中查询完整论文。

在当今的AI时代，我们见证了各种令人惊叹的视觉生成工具。有些能根据文字描述生成精美图片，有些能制作流畅的视频片段，还有些专门用来编辑和修改现有的视觉内容。然而，这些工具就像一个个各有专长的工匠，每个都只能完成特定的任务。如果你想要完成一个复杂的视觉项目，往往需要在多个不同的工具间来回切换，就像在不同的工作台之间搬运材料一样麻烦。

现在，研究团队带来了一个革命性的解决方案——VINO（VInO: A Unified Visual Generator with Interleaved OmniModal Context），这就像是打造了一个万能工作台，能够同时处理所有类型的视觉创作任务。这个系统最令人兴奋的地方在于，它可以同时理解和处理文字、图片和视频等多种信息，并且能在一个统一的框架内完成图像生成、视频制作和内容编辑等各种任务。

VINO的核心创新在于它独特的工作方式。传统的方法就像是雇佣多个专门工匠，每个人只会做一种工作，而VINO更像是培养了一个全能艺术家，这个艺术家不仅掌握了所有技能，还能将不同技能完美融合，创造出更加丰富和连贯的作品。

一、万能艺术家的诞生背景

要理解VINO的重要性，我们首先需要了解当前视觉AI领域面临的挑战。现在的情况就像是一个大型制作工厂被分割成了许多独立的车间。文字生成图像的车间专门根据描述画画，文字生成视频的车间负责制作动画，而视觉编辑车间则专门修改现有的图片和视频。虽然每个车间都很专业，但当你需要完成一个复杂项目时，就必须在不同车间之间来回穿梭，不仅效率低下，还容易出现风格不一致的问题。

更复杂的是，现有的工具在处理多种信息时经常会"犯糊涂"。比如当你同时提供一张参考图片和一段文字描述时，系统可能无法准确理解哪些要求对应图片信息，哪些对应文字信息，就像一个厨师同时听到多个人的点菜要求时会搞混一样。这种困惑经常导致生成的内容与预期不符，或者出现内容冲突。

研究团队意识到，真正的解决方案不是继续优化单独的工具，而是创造一个能够统一处理所有任务的全能系统。就像培养一个既懂绘画又会摄影，还能做后期编辑的全能艺术家一样，VINO被设计成能够无缝处理各种视觉创作任务的统一平台。

二、全能艺术家的独特技能

VINO的核心架构就像一个经过精心设计的创作工作室，包含两个主要部分：一个负责理解和解读各种信息的"理解大师"（视觉语言模型VLM），和一个负责实际创作的"创作大师"（多模态扩散变换器MMDiT）。这两个大师通过巧妙的合作方式，实现了前所未有的创作能力。

理解大师的工作就像是一个经验丰富的翻译和顾问。当你提供文字描述、参考图片或者示例视频时，理解大师会仔细分析每一条信息，理解其中的含义和要求，然后将这些复杂的信息转换成创作大师能够理解的"创作指令"。这个过程就像是将客户的各种需求整理成清晰的设计方案一样。

创作大师则负责根据这些指令进行实际的视觉创作。它采用了先进的扩散技术，这种技术的工作原理有点像雕塑家从一块粗糙的石头开始，逐步雕琢出精美的艺术品。创作大师从随机的噪声开始，根据理解大师提供的指令，一步步地"去除噪声"，最终雕琢出符合要求的图像或视频。

VINO最独特的创新之一是引入了"学习型查询令牌"。这些令牌就像是理解大师和创作大师之间的特殊沟通桥梁。传统方法中，两个系统之间的信息传递往往不够精确，就像用对讲机沟通时信号不清晰一样。而学习型查询令牌通过训练过程不断优化，最终形成了一种专门的"沟通语言"，确保理解大师的意图能够准确传达给创作大师。

另一个重要创新是"令牌边界机制"。当系统同时处理多个参考图片或视频时，如何确保不会搞混不同来源的信息是一个重要挑战。VINO的解决方案就像在不同的文件夹上贴上清楚的标签一样，使用特殊的标记令牌来明确分隔不同来源的信息，确保创作大师能够准确识别和使用每一份参考材料。

三、培训全能艺术家的渐进式教学法

培训这样一个全能艺术家并非一蹴而就的过程。研究团队设计了一套精巧的三阶段训练策略，就像培养一个学徒从基础技能开始，逐步掌握各种复杂技能的过程。

第一阶段可以比作"基础适应训练"。由于VINO是在一个已经很强大的视频生成模型（HunyuanVideo）基础上发展而来，这个阶段的主要目标是让新的理解大师学会与原有的创作大师协同工作。就像一个新来的翻译需要先熟悉雕塑家的工作习惯一样，系统在这个阶段主要学习如何将视觉语言模型的输出与原有扩散模型的输入空间对齐。这个过程只训练连接两个系统的"沟通桥梁"，而不改变原有创作大师的技能。

第二阶段是"技能拓展训练"。原有的视频生成模型习惯于处理详细、结构化的长文本描述，而许多编辑任务需要处理简短、直接的指令。这就像一个习惯了详细设计图纸的工匠需要学会根据简单草图工作一样。在这个阶段，系统学习处理各种长度和风格的文本输入，同时开始更新创作大师的技能，让它能够适应更多样的工作要求。

第三阶段是"全技能整合训练"。这是最复杂也是最关键的阶段，系统需要学会处理所有类型的任务，包括图像生成、视频制作、图像编辑、视频编辑等。这个阶段就像是一个艺术家同时学习油画、水彩、雕塑和摄影等各种技能，并学会如何根据不同的项目需求选择合适的技能组合。

整个训练过程采用了精心设计的数据配比策略。研究团队发现，不同类型任务的训练数据需要巧妙平衡，既要保持原有视频生成能力不被削弱，又要充分发展新的多任务能力。这就像调配一道复杂菜肴的调料比例，需要经验和精确的控制才能达到最佳效果。

四、实战测试中的卓越表现

为了验证VINO的实际能力，研究团队进行了全面的测试，就像对一个全能艺术家进行各种技能考核一样。测试结果令人印象深刻，展现了VINO在各个方面的优异表现。

在基础的文字生成图像任务上，VINO表现出了与专门的图像生成模型相当的水平。使用Geneval基准测试，VINO在处理单个物体、多个物体组合、数量计算、颜色控制、位置安排等方面都达到了很高的准确率。特别值得注意的是，尽管VINO同时学习了多种技能，但它在基础任务上的表现并没有因为"技能分散"而下降，这证明了训练策略的有效性。

在视频生成方面，VINO不仅保持了基础模型的强大能力，在某些方面甚至有所提升。VBench测试结果显示，VINO在语义理解方面表现尤为突出，这得益于它使用了更强大的视觉语言理解模型。这就像一个既会画画又懂摄影的艺术家，能够创作出更有深度和内涵的作品。

在参考驱动的视频生成任务上，VINO展现了传统文字生成视频模型所不具备的能力。OpenS2V测试结果表明，VINO能够根据参考图像生成高质量的视频，在人物身份保持、物体特征保持等关键指标上甚至超越了一些专门的商业模型。这种能力对于需要保持品牌一致性或角色连贯性的创作项目特别有价值。

在编辑任务方面，VINO的表现尤其令人惊喜。在图像编辑测试中，即使只经过很短的编辑任务训练（仅1000步），VINO就能超越许多专门的编辑模型。这说明统一架构的优势——不同任务之间的技能可以相互促进和强化。

视频编辑是最具挑战性的任务之一，因为它需要在保持时间连贯性的同时进行精确修改。与专门的视频编辑模型VACE-Ditto相比，VINO在指令理解准确性和编辑质量方面都表现更好。用户研究结果显示，参与测试的用户在指令遵循度和视频质量两个维度上都更偏好VINO的结果。

五、关键技术组件的深入分析

为了更好地理解VINO的成功秘诀，研究团队进行了详细的组件分析，就像拆解一台精密机器来理解每个零件的作用一样。

学习型查询令牌被证明是系统稳定性的关键。对比实验显示，没有这些令牌的版本在训练过程中会出现明显的不稳定现象，就像没有减震器的汽车在崎岖道路上颠簸不堪。学习型查询令牌不仅提供了更平滑的训练曲线，还显著提高了多模态条件控制的精度。在复杂的编辑任务中，这些令牌帮助系统更准确地理解和执行用户的意图。

图像分类器自由引导（Image CFG）被发现是控制参考忠实度和动态表现平衡的重要工具。研究团队发现，适当增加Image CFG强度可以让生成的内容更忠实于参考图像，但过度使用会抑制动态表现，使视频变得过于静态。这就像调节一个音响系统的音量控制，需要找到既清晰又不失真的最佳点。

特殊分隔令牌的作用在处理多个参考输入时显得尤为重要。没有这些分隔令牌时，系统容易将来自不同来源的信息混淆，导致生成内容出现结构性错误。这就像在一个文档中没有段落分隔，所有内容混在一起难以理解。有了特殊分隔令牌后，系统能够清晰地识别和处理每一个独立的参考输入。

动态分辨率分桶策略也是一个重要的技术创新。传统方法通常将所有输入调整为固定尺寸，这会导致图像变形或信息丢失。VINO采用的动态分桶策略能够保持原始内容的宽高比，同时确保计算资源的均衡分配。这就像是一个智能的包装系统，能够为不同形状的物品选择最合适的包装方式。

六、性能表现的全面评估

VINO的性能评估涵盖了视觉生成和编辑的各个维度，结果展现了这个统一系统的全面优势。

在视觉理解能力方面，虽然VINO主要专注于生成任务，但由于集成了强大的视觉语言模型，它在理解基准测试中也表现出色。在MMMU、MMBench、VideoMME等多个理解任务上，VINO达到了与专门理解模型相当的水平，这证明了统一架构在保持各项能力平衡方面的有效性。

文字生成图像的测试结果显示，VINO在处理复杂场景时特别擅长。无论是单个物体的精确描绘，还是多个物体的复杂组合，VINO都能准确理解和执行。在颜色控制、空间位置安排等细节处理方面，VINO的表现甚至超过了一些专门的图像生成模型。

文字生成视频的能力是VINO继承自基础模型的核心强项。测试结果表明，即使经过多任务训练，VINO在视频生成的各个方面都保持了高水平，包括视觉质量、语义一致性、时间连贯性等。特别值得注意的是，在语义理解方面，VINO由于使用了更先进的视觉语言模型，表现甚至有所提升。

参考驱动的生成任务是VINO相对于传统模型的重要优势。在需要保持特定人物身份或物体特征的视频生成任务中，VINO展现了卓越的一致性控制能力。这种能力对于品牌营销、角色动画等应用场景具有重要价值。

编辑任务的测试结果最能体现VINO统一架构的优势。在图像编辑方面，即使只接受了相对较少的编辑任务训练，VINO就能在多个编辑类型上超越专门的编辑模型。这种快速学习能力证明了不同任务间技能迁移的有效性。

视频编辑是技术要求最高的任务，需要在保持时间一致性的同时进行精确修改。与现有的专门视频编辑工具相比，VINO在指令理解、编辑质量、视觉连贯性等方面都表现更优。用户研究进一步证实了这一点，大多数用户更偏好VINO的编辑结果。

七、技术创新的深层价值

VINO的技术创新不仅体现在性能提升上，更重要的是它为视觉AI领域开辟了新的发展方向。

统一架构的核心价值在于消除了任务间的壁垒。传统方法需要针对每个特定任务开发专门的模型，这不仅增加了开发和维护成本，也限制了不同任务间的协同效应。VINO证明了通过精心设计的统一框架，不同的视觉任务不仅可以共存，还能相互促进。

多模态信息处理的突破为更复杂的应用场景打开了大门。现实世界的创作需求往往涉及多种类型的输入和约束，传统的单模态方法难以应对这种复杂性。VINO的成功表明，通过合适的技术架构，AI系统可以像人类艺术家一样灵活处理各种类型的创作要求。

渐进式训练策略的有效性为大型AI系统的开发提供了重要启示。如何在扩展系统能力的同时保持原有性能，一直是AI发展中的重要挑战。VINO的三阶段训练方法展示了一种优雅的解决方案，这种方法可能对其他领域的AI系统开发具有借鉴意义。

令牌级别的多模态融合机制代表了信息处理技术的重要进步。通过将不同模态的信息统一编码为令牌序列，VINO实现了真正的多模态理解和生成。这种方法不仅技术上先进，也为未来处理更多模态（如音频、3D等）奠定了基础。

八、实际应用的广阔前景

VINO的技术突破为众多实际应用场景带来了新的可能性。

在内容创作领域，VINO可以成为创作者的得力助手。无论是需要根据文字描述生成插图的作家，还是需要制作产品演示视频的设计师，都可以通过VINO快速实现创意构想。特别是它能够处理多种参考输入的能力，让创作者可以更精确地控制最终效果。

教育培训是另一个具有巨大潜力的应用领域。教师可以使用VINO根据教学内容生成相应的视觉材料，或者根据现有素材制作个性化的教学视频。这种能力特别适合需要大量视觉辅助的学科，如历史、地理、科学等。

商业营销领域对VINO的需求尤为迫切。品牌方经常需要制作大量风格一致但内容不同的营销素材，VINO的参考驱动生成能力可以确保所有素材在视觉风格上保持一致，同时快速生成多样化的内容。

影视制作行业可以利用VINO进行前期创意探索和后期效果制作。导演可以快速将剧本描述转化为视觉概念，制片方可以使用它进行成本估算和效果预览。

新闻媒体行业也能从VINO中受益，特别是在需要快速制作新闻图表、解说动画或事件重现视频时。VINO的快速响应能力和高质量输出可以大大提高新闻制作效率。

九、当前局限与未来发展方向

尽管VINO取得了显著成就，但研究团队也诚实地指出了当前系统的一些局限性。

文字渲染能力的缺失是一个明显的短板。由于基础模型在文字生成方面的限制，VINO在需要包含文字内容的任务上表现不佳。这在制作包含标题、标签或解释文字的视觉内容时会造成困扰。

计算复杂度是另一个需要关注的问题。当处理大量参考图像和长视频时，系统的计算需求会显著增加，这可能影响实际部署的可行性。特别是在资源有限的环境中，这种复杂度可能成为使用障碍。

模态支持的局限性也值得注意。目前VINO主要支持文字、图像和视频三种模态，虽然覆盖了大部分常见需求，但在某些特殊应用中可能需要处理音频、3D模型等其他类型的输入。

训练数据质量对最终效果的影响不容忽视。研究团队发现，编辑任务的训练数据通常质量较低，这可能导致系统在某些复杂编辑场景中的表现不够理想。

针对这些局限性，研究团队提出了几个明确的改进方向。首先是整合更强大的基础模型，特别是在文字处理方面有更好能力的模型。其次是优化计算效率，通过更高效的注意力机制或模型压缩技术降低计算需求。第三是扩展模态支持，探索如何将音频、3D等信息纳入统一框架。最后是提高训练数据质量，构建更高质量的多任务训练数据集。

十、技术发展的更深远意义

VINO的成功不仅仅是一个技术突破，它代表了AI发展中一个重要的范式转变：从专门化工具向通用化平台的转变。

这种转变反映了AI技术成熟度的提高。早期的AI系统通常只能处理单一任务，随着技术进步，现在我们开始看到能够处理多种相关任务的统一系统。VINO在视觉生成领域的成功可能预示着其他AI领域也将出现类似的统一化趋势。

从用户体验角度看，统一系统带来了巨大的便利性提升。用户不再需要学习和切换多个不同的工具，而是可以在一个界面内完成所有相关任务。这种简化对于普通用户特别有价值，降低了AI技术的使用门槛。

从技术发展角度看，统一架构促进了不同任务间的知识共享和技能迁移。在VINO中，图像生成的技能可以帮助提高视频编辑的效果，而视频处理的经验也能改善图像编辑的质量。这种协同效应是专门化系统无法实现的。

从资源利用角度看，统一系统更加高效。相比维护多个独立的专门模型，一个统一模型在存储、计算和维护方面都更经济。这对于资源有限的组织或个人用户特别重要。

VINO还展示了AI系统设计中"整体大于部分之和"的哲学。通过巧妙的架构设计和训练策略，统一系统的整体能力超越了各个组成部分的简单累加。这种设计思想可能对未来的AI系统开发具有重要指导意义。

说到底，VINO代表了一种新的AI发展思路：不是追求在单一任务上的极致性能，而是追求在多个相关任务上的均衡发展和协同优化。这种思路更接近人类智能的特点，也更符合现实应用的需求。归根结底，VINO的成功证明了通过精心设计的统一架构，我们可以构建出既强大又灵活的AI系统，为用户提供更好的体验，为技术发展开辟新的道路。

对于普通用户来说，VINO意味着视觉内容创作将变得更加简单和便捷。你不再需要成为多个软件的专家，只需要清楚地表达你的创意想法，AI助手就能帮你实现各种复杂的视觉效果。对于技术从业者来说，VINO展示了统一架构在AI系统设计中的巨大潜力，可能会影响未来AI产品的开发方向。

随着技术的不断完善和应用的逐步推广，我们有理由期待看到更多基于类似理念的AI系统出现，最终让AI技术真正成为人人都能使用的创作工具。如果你对这项研究的技术细节感兴趣，可以通过论文编号arXiv:2601.02358v1查询完整的研究论文。

Q&A

Q1：VINO和现有的AI图像视频生成工具有什么区别？

A：VINO最大的区别是它能在一个系统内同时完成图像生成、视频制作和内容编辑等所有任务，而现有工具通常只能处理单一类型的任务。它就像一个全能艺术家，不需要在多个专门工具间切换，还能同时处理文字、图片、视频等多种输入信息。

Q2：VINO的视觉编辑能力怎么样？

A：VINO在编辑方面表现出色，即使只经过少量编辑训练，就能超越许多专门的编辑工具。它特别擅长理解复杂的编辑指令，能准确执行各种修改要求，在视频编辑方面的用户满意度甚至超过了专门的视频编辑模型。

Q3：普通人什么时候能使用VINO？

A：目前VINO还是研究阶段的成果，由上海交大和快手团队合作开发。虽然技术已经比较成熟，但要成为普通人可以直接使用的产品还需要进一步的工程化开发。不过考虑到快手在视频技术方面的实力，相信不久的将来就能看到相关应用。