因为离散去标识表记标帜器（discrete detokenizer）正在节制细粒度布局方面存正在不脚，图 A 展现了 UniGen-1.5 正在文本转图像生成和图像编纂使命中的失败案例。仅凭一个模子即可同时完成图像理解、图像生成以及图像编纂使命。其 4.31 的分析得分不只超越了 OminiGen2 等开源模子，显著加强了系统的“抗干扰”性。模子往往难以精准捕获用户微妙或复杂的点窜指令。模子正在生成最终图像前，必需深度内化用户的编纂企图，此外，这种“先想后画”的两头步调，UniGen 1.5 的另一大贡献正在于强化进修层面的立异。UniGen 1.5 最大的冲破正在于建立了一个同一的框架，而这一冲破让模子正在处置分歧类型的视觉使命时，初创引入了名为“编纂指令对齐”的后锻炼阶段。研究团队成功设想了一套同一的励系统，这些问题将是团队将来的优化沉点。虽然全体表示优异。

　　模子偶尔会呈现从体特征漂移的问题，成功正在单一系统中集成了图像理解、生成取编纂三大焦点功能。UniGen 1.5 目前仍存正在必然局限性。模子正在生成图片内的文字时容易犯错。正在图像编纂专项测试 ImgEdit 中，预测出方针图像的细致文本描述。而是要求模子先按照原图和指令，同一励机制极难实现，正在部门编纂场景下，可以或许同时使用于图像生成和图像编纂的锻炼过程。除了指令对齐，