MiniMax海螺首次开源 VTP，打通了 Visual Tokenizer 的 Scaling Law

很多团队都撞墙的地方，有了新方向

最近一年，关于一句话的讨论特别热：

「Diffusion 就是比 VAE 更好。」

这句话之所以流行，其实不难理解。

在图像生成这类任务上，扩散模型确实交出了更好看的结果，细节更丰富，也更稳定。在大模型、大数据成为常态之后，这种优势就被进一步放大了。

但如果你真的去看现实世界里的产品，会发现事情没这么简单。

像 Stable Diffusion 这样的主流模型，本质上并没有「抛弃 VAE」，它们是 VAE + Diffusion 的组合体系：VAE 负责把图像压缩进一个潜空间，Diffusion 再在这个空间里做生成。

这种分工，至今仍然是学术、工业界的主流选择。

同样的思路，也出现在世界模型的实践中。

无论是 Google 的 Genie-3、腾讯的 HunYuan-GameCraft，还是 Mirage AI，它们在技术路径上都被认为依赖了 VAE 结构。

也正是在这个背景下，VAE 在学界和工业界的「地位」仍然很高，许多厂商都在往里投入大量的资源。

12 月 17 日，我们看到了一个技术项目被开源了：

MiniMax 海螺视频团队「首次开源」了 VTP（Visual Tokenizer Pre-training）项目。

他们同步发布了一篇相当硬核的论文，它最有意思的地方在于 3 个点：

【1】「重建做得越好，生成反而可能越差」，传统 VAE 的直觉是错的

【2】 真正能驱动生成的是「理解能力」，Visual Tokenizer 很有用。

【3】 VTP 首次打通了 Visual Tokenizer 的 Scaling Law（这是最重要的）。

一句话就是：过去大家默认的那条视觉生成 Scaling 路径，可能本身就有问题，而他们给出了新的路线。

传统 VAE 失效了？

要理解 VTP 的创新，我们需要先看看传统 VAE。

在 LDM、DiT 这类两阶段生成框架里，第一阶段的 visual tokenizer（常见是 VAE 或者是 AutoEncoder） 把图像压进 latent，第二阶段扩散模型在 latent 上学生成。

在传统范式下，大家默认遵循一个逻辑：

第一阶段压缩得越好（重建出的图片与原图越像），第二阶段的生成效果就应该越好。

然而，海螺团队在论文中通过大量实验，给出了一个反直觉的现象：这种正相关性不仅不存在，甚至可能呈现负相关。

传统做法是：tokenizer 只用重建损失预训练。论文认为这就是 pre-training scaling problem。

简单说就是，如果你给 tokenizer 砸更多算力和数据继续做重建训练，重建指标会持续变好（更像原图），但这对下游扩散模型的生成指标没有用，甚至还更差了。

我举个例子，这就好比让学生背诵课文，他能把每一个标点符号、每一个笔画都背下来了（重建极好），但实际上完全没读懂这篇文章讲了什么（语义极差），只会做题而已。

它认为根因是：重建目标会强烈偏向低层细节（纹理、边缘、像素误差），而生成质量真正需要的是 latent 里更「紧凑」的高层语义结构。

你看论文的 Figure 4 就是这个现象的可视化：随着训练 FLOPs 增长，rFID（重建）改善，但 gFID（生成）变差。

一句话总结就是：tokenizer 不是「压缩器」，更应该被当成一个「表征学习模型」。

VTP 框架

所以，如果单纯追求重建是一条「死路」，出路在哪里？

海螺团队给出的答案很简洁：理解力，才是驱动生成的关键。

为了实现这一点，他们提出了 VTP（Visual Tokenizer Pre-training） 框架。这不仅仅是一个新的模型结构，也是一种新的思路。

相关项目也已经被开源在 GitHub 上：https://github.com/MiniMax-AI/VTP

ArXiv 的论文链接，我也放这了：https://arxiv.org/pdf/2512.13687

简单来说，VTP 的目标是将 Visual Tokenizer 进化一下，要让它不仅要看清画面，还要读懂画面。

海螺团队把整套 pipeline 画得很清楚：

在架构选择上，VTP 全面转向了 ViT（Vision Transformer）。

这是一个蛮有挑战的选择，因为 ViT 在像素级重建任务上一般不如 CNN 稳定。直白点说就是，当 GAN Loss（对抗损失）和 ViT 结合时，容易出现一堆问题，比如训练不稳定的情况。

为了解决这个问题，VTP 采用了一套两阶段训练策略：

【1】预训练阶段（Pre-training）

联合优化所有目标，但不使用 GAN Loss，专注于 L1 Loss 和感知损失（Perceptual Loss）。

【2】微调阶段（Fine-tuning）

冻结 Tokenizer 的主体，只训练解码器（Pixel Decoder），此时引入 GAN 目标来提升画质。

这种设计同时利用了 Transformer 比较强的表征学习能力，又避免了它在生成细节上的不稳定性。

总结一下就是，VTP 的两阶段训练，本质上是在刻意拆分 2 件事：

阶段一：让 tokenizer 学会「怎么看世界」

阶段二：再教它「怎么把世界画好看」。

举个让小孩学画画的例子：

传统方法下，第一步是让小孩直接临摹作品，把细节、阴影都模仿的很好，但是在第二步，让他自己画「一只猫、一只狗」，他根本就不会。

VTP 的 2 阶段方法就是，第一步先让小孩「认识 + 理解世界，先给他很多图片，让他知道猫和狗长什么样」，第二步再让他慢慢变好。

而这种「慢慢变好」的可能性，就是核心的创新。

VTP 的核心是它的损失函数（Loss Function），它不再单一依赖重建损失，而是引入了 3 个维度的联合优化目标。

由 3 个部分组成：

REC 负责「别把细节全忘了」

SSL 负责「空间结构和局部语义」

CLIP 负责「全局语义 + 跨模态对齐」

VTP 借鉴了 CLIP 的思路，让 Tokenizer 生成的视觉特征与文本特征对齐，作用就是告诉模型「这是一只猫」还是「一只狗」。

这里有个工程上的细节亮点。

在训练中，这 3 个任务其实对 Batch Size 的要求是矛盾的。CLIP 需要巨大的 Batch（如 16k）来保证负样本数量，而重建任务只需要较小的 Batch（如 2k）。

所以，VTP 设计了一种采样策略：在一个大 Batch 中，所有样本都用于 CLIP 训练，然后随机抽取子集用于 SSL 和重建训练。

这种工程上的策略，让多目标联合训练成为可能。

打通了 Visual Tokenizer 的 Scaling Law

论文最想证明的不是「此方法比另一个方法要强一点点」，而是：他们终于让 tokenizer 的预训练也出现类似大模型的 scaling 曲线。

这也是 VTP 最让技术社区关注的点，它打通了 Visual Tokenizer 的 Scaling Law。

在深度学习时代，如果一个方法不能 Scale，那它的潜力就是有限的。传统的 VAE 就卡在了这里，算力增加，效果不涨。

而 VTP 的实验数据证明，一旦引入了「语义理解」，Scaling Law 就有可能了。

这个地方比较复杂。

如果只做重建的话，Scale 越大越没用甚至反效果，像是在下面这个表里，rFID 从 2.0 → 0.5 变好，但 gFID 从 55.04 → 58.56 变差。

这里，我们可以重新再看一遍这张图：

关键的来了。

如果加入「理解任务（CLIP+AE / SSL+AE）」，理解与生成就能一起涨。

不管是 CLIP 还是 SSL，只要把语义表征注入进去，generation vs understanding 就开始同向改善，而且随 FLOPs 增长持续提升。

上面这条曲线应该是整个论文中最有美感的之一了。因为它展示了理解力（Linear Probe Accuracy）与生成力（gFID）呈现正相关。

而且，在同等算力预算下，CLIP+SSL+AE 的上限最好，生成与理解指标都最强。

这可能意味着，以后就不用再碰运气。只要能把 Tokenizer 的语义理解能力提上去，下游生成的质量就大概率会提升。

而且，我还看见一张非常关键的图：VTP 有「新曲线」，传统 AE 没有。

当 Encoder 越大时，VTP 的 gFID 稳定下降（变好），AE 基本不动。数据越多，VTP 明显变好，AE 几乎没收益。

甚至 Decoder 规模也能带来额外改进：

论文里还给了一个数字：在不改 DiT 标准训练配置的前提下，只靠把 tokenizer 预训练 FLOPs 放大，VTP 能带来 65.8% 的下游生成改进，而传统 AE 在 1/10 FLOPs 就已经饱和了。

这说明什么？

这说明，我们已经可以通过在预训练阶段「烧」更多的算力，来直接换取生成模型效果的提升。

Scaling Law 出现了。

那么理论之外，VTP 的实际成绩和效果如何？可以看下面这张图：

在标准的 ImageNet 基准测试中，VTP 交出了 SOTA 级别的成绩：

【1】零样本准确率 78.2%。

这说明它不需要微调就能极好地理解图像内容。

【2】重建质量（rFID）：0.36。

证明引入语义理解并没有牺牲重建精度，反而相辅相成。

【3】收敛速度相比于基于蒸馏（Distillation）的方法（如 VA-VAE），VTP 在生成训练时的收敛速度快了 4.1 倍。

这意味着训练生成模型的时间和金钱成本将大幅下降。

总的来说，VTP 在 理解（zero-shot/linear probe）+ 重建（rFID）+ 生成（FID） 上都很强。

业界此前也有尝试过让 VAE 具备语义，比如通过蒸馏让 VAE 模仿预训练模型的特征。

比如，OpenReview 上就有一篇 ICLR 2026 的会议论文就指出了这一点：

但海螺团队说，这种「模仿」其实是有天花板的。

论文数据显示，VTP 这种从头开始联合预训练（Redesigned from the ground up） 的方式，比蒸馏方法拥有更高的性能上限。

此外，还有一种方案是直接用现成的 DINO 或 CLIP 特征做生成。

但 VTP 的对比实验显示，这种方法由于缺乏解码端的联合优化，重建出来的图片往往会存在色差和纹理丢失。而 VTP 在色彩准确性和微小纹理的保留上具有很大的优势。

总的来看，MiniMax 海螺视频团队的这次开源，意义不在于一个具体的代码库。

在学术层面，论文的结果告诉我们，Visual Tokenizer 不应该仅仅关注像素而要能够理解世界。

在工程层面，它找到了 Visual Tokenizer 的 Scaling Law。对于那些头秃于 DiT 效果没办法提升的团队来说，VTP 也许就是那个被忽视的「关键支点」。

当 Scaling Law 被证明能行、可行之后，下一代视频生成模型的能力，可能会再度被拉升。

这一次，模型将看得更清楚，理解得更深刻。

目前，VTP 的相关代码和论文已全部在 HuggingFace 和 GitHub 上开源。

对于想要学习 AI 视觉生成底层的朋友来说，推荐可以去看看，干货很多。

文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”，作者 “十字路口Crossing”