IXThinker·2026-06-19 15:50

文生圖258M參數夠用 本科生團隊出新作

在動輒數十億參數、海量數據訓練的文生圖賽道，何愷明率領的本科生團隊交出反主流新作MiniT2I：模型基於自研MM-JiT架構，直接在像素空間擴散生成，僅以258M參數取得理想效果。

從JiT到MM-JiT

繼去年探索直接從像素預測圖像的JiT架構後，團隊今次把「刪繁就簡」思路擴展至文生圖；新架構盡量壓縮模型複雜度與訓練成本，走出一條不同於主流大模型的輕量路線。