OneCAT

OneCAT – 美团联合上交大推出的统一多模态模型

OneCAT是美团发布的一款性的统一多模态AI模型，它打破了传统界限，将多模态理解、文本驱动的图像生成以及图像编辑功能融为一体， all in one。该模型采用纯粹的解码器架构，巧妙地摒弃了对外部视觉编码器和分词器的依赖，转而运用独创的模态专属专家混合（MoE）结构和多尺度自回归机制，实现了前所未有的高效多模态处理能力，尤其在高分辨率图像的输入与输出方面表现卓越。通过其创新的尺度感知适配器和多模态多功能注意力机制，OneCAT进一步提升了视觉生成能力和跨模态的对齐精度。

OneCAT的核心优势

OneCAT的核心亮点在于其高度集成的能力和创新的技术架构，使其在处理复杂的多模态任务时游刃有余。

• 深度多模态洞察：OneCAT无需依赖外部视觉组件，即可深度理解图像与文本信息，在纯解码器框架内实现对图文内容的细致洞察。
• 卓越的文本到图像创作：能够根据文字描述精准地生成高质量的图像。其多尺度自回归技术，能够逐步细化图像，从模糊到清晰，过程高效且效果惊艳。
• 灵活的图像编辑能力：支持指令驱动的图像编辑，将编辑指令与参考图像结合，实现对图像的局部或整体的精准调整，无需额外的模型修改。

OneCAT背后的技术革新

OneCAT之所以能够实现上述功能，得益于其一系列先进的技术创新。

• 纯解码器Transformer架构：摒弃了对视觉变换器（ViT）等外部视觉模块的依赖，大大简化了模型结构，降低了计算负荷，尤其在处理高分辨率图像时优势显著。
• 模态专精的MoE架构：模型内部拥有针对文本、连续视觉令牌和离散视觉令牌的专属前馈网络（FFN）专家，协同完成语言理解、多模态理解和图像合成等任务。所有查询、键、值（QKV）及注意力层在不同模态间共享，提高了参数效率和跨模态对齐能力。
• 多尺度视觉自回归生成：将多尺度自回归机制引入大型语言模型（LLM），通过粗粒度到细粒度的层次化方式生成图像，显著缩短了生成步骤，同时保持了顶尖的生成质量。
• 多模态自适应注意力机制：基于PyTorch FlexAttention，该机制能够灵活适应不同模态和任务的需求。文本采用因果注意力，连续视觉令牌采用全注意力，而多尺度离散视觉令牌则通过块状因果注意力处理。

探索OneCAT的更多资源

对OneCAT感兴趣的用户，可以通过以下链接深入了解和体验：

• 官方网站：https://onecat-ai.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/onecat-ai/onecat
• HuggingFace模型下载：https://huggingface.co/onecat-ai/OneCAT-3B
• 技术论文解读：https://arxiv.org/pdf/2509.03498

OneCAT的广阔应用前景

凭借其强大的多模态能力，OneCAT在众多领域展现出巨大的应用潜力。

• 智能客户服务与内容审查：OneCAT能高效处理用户上传的图文信息，助力智能客服提供更精准的服务，同时也能自动识别和过滤不当的图文内容，应用于内容审核场景。
• 创意设计与数字内容生产：其文本生成图像功能为设计师和创作者提供了源源不断的灵感，能够快速产出符合创意需求的视觉素材，广泛应用于广告、影视特效、游戏开发等领域。
• 广告营销优化：在广告行业，OneCAT可根据广告文案快速生成配套图像，提升设计效率，并能根据用户偏好生成个性化广告内容。
• 影视后期制作加速：OneCAT的图像编辑能力可用于影视后期中的图像修复、风格迁移、特效添加等环节，帮助制作团队高效实现创意设想。
• 教育领域的视觉辅助：在教育领域，OneCAT能生成与教学内容相关的图像，帮助学生更直观地理解和记忆知识，例如为科学概念配图或为历史描绘场景。