ICML 2025｜多模态理解与生成最新进展：港科联合SnapResearch发布ThinkDiff，为扩散模型装上大脑

自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来，文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图，缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作，一直是学术界和工业界关注的热门问题。

OpenAI 的 GPT-4o image generation 和 Google 的 Gemini Pro 用超大规模参数和海量数据，展示了强大的多模态推理与生成能力。但在学术与产业环境中算力和数据并不充裕时，用较少数据与计算资源实现类似的功能，依然是一道难题。

在顶级学术会议 ICML2025 上，香港科技大学联合 Snap Research 提出了多模态理解与生成新方法：ThinkDiff。该方法仅需较少的图文对和数小时训练，就能让扩散模型具备思考能力，使其在复杂的图像文本组合输入下，完成推理式生成，为多模态理解与生成开辟了全新路径。

• Paper：I Think, Therefore I Diffuse: Enabling Multimodal In-Context Reasoning in Diffusion Models
• Paper link：https://arxiv.org/abs/2502.10458
• Github：https://github.com/MiZhenxing/ThinkDiff(in progress)
• Project page：https://mizhenxing.github.io/ThinkDiff

ThinkDiff 算法设计

ThinkDiff 这项工作的核心是将现有大规模的视觉语言模型 (VLM) 的推理能力迁移给扩散模型 (Diffusion model)。通过联合 VLM 强大的多模态推理能力和 Diffusion 的高质量生成能力，使得最终的模型能够真正理解图像与文本提示之间的逻辑关系，以此为基础进行高质量的图像生成。

LLM 与 Diffusion 的共享特征空间

最新的 Text-to-image 扩散模型如 Flux 和 Stable Diffusion 3 等，都开始使用大语言模型 (LLM) 例如 T5 的文本编码器 (Encoder) 作为扩散模型的文本编码器 (Text Encoder)。

在这种设计下，扩散模型里的扩散解码器 (Diffusion Decoder) 与 T5 解码器 (LLM Decoder) 共享同一个输入特征空间。只要把 VLM 对图像和文本的推理对齐到该特征空间，就能让扩散模型继承 VLM 的推理能力。

将 VLM 对齐到 LLM 解码器

直接对齐 VLM 与扩散解码器需要大量复杂数据和低效的 Diffusion 训练，因此，ThinkDiff 通过一个代理任务，将 VLM 与 LLM 解码器做视觉-语言训练 (Vision-language Pretraining)。在将 VLM 与 LLM Decoder 对齐之后，由于共享空间的存在，VLM 就自然地与 Diffusion Decoder 对齐。

在训练过程中，对于每个训练样本，ThinkDiff 将图像 + 文本输入到 VLM，自回归 (Autoregressive) 地生成多模态特征向量，再通过一个轻量级的对齐网络 (Aligner)，将这些特征向量映射到 LLM 解码器的输入空间，去自回归地重建图像的文字描述，用交叉熵损失进行监督。

经过训练的对齐网络 (Aligner)，可以有效地把 VLM 的多模态推理能力传递给了 LLM 解码器。而在推理阶段，只要用同样的对齐网络，通过共享的特征空间，就可以将 VLM 的多模态推理能力传递给扩散解码器，使扩散模型具备多模态理解与生成能力。

网络结构核心设计

对齐 VLM 生成的 Token：传统 Diffusion 在使用 LLM 时，是将 LLM 当做输入文本的编码器，将得到的特征送入 Diffusion 生成像素。而 VLM 的理解与推理能力，来自于它自回归生成的 tokens，而非编码的输入 tokens。因此在 ThinkDiff 中，我们选择将 VLM (大型视觉-语言模型) 自回归生成的 tokens 的特征对齐到扩散模型，使扩散解码器能够真正继承 LVLM 的多模态推理能力。

掩码训练 (Masked Training)：为了避免对齐网络走捷径，而非真正对齐特征空间，ThinkDiff 在训练阶段对 VLM 输出的 token 特征使用随机掩码策略，随机丢掉一部分特征，让对齐网络学会仅从不完整的多模态信息中恢复语义。这种掩码训练使得对齐网络深度理解图像 + 文本，从而高效地将理解能力传递给扩散解码器。

网络变体

依据使用的 VLM 的不同，ThinkDiff 有 ThinkDiff-LVLM 和 ThinkDiff-CLIP 两种变体。ThinkDiff-LVLM 将大规模视觉语言模型 (LVLM) 对齐到 Diffusion，使得 Diffusion 继承 LVLM 的多模态理解能力。ThinkDiff-CLIP 将 CLIP 对齐到 Diffusion，使得 Diffusion 拥有极强的文本图像组合能力。

实验结果

多模态理解与生成定量结果

ThinkDiff-LVLM 在多模态理解与生成基准 CoBSAT 上，大幅领先现有方法，展现出高精度高质量的理解与生成能力。

以下是训练资源的对比，与其他使用上百张 GPU 的方法相比，ThinkDiff-LVLM 仅使用 5 小时 × 4 × A100 GPU 的训练，就达到了最优的效果。

多模态理解与生成图片结果

ThinkDiff-LVLM 在 CoBSAT 上，能够对输入的多模态图片与文本进行深度推理，并用高质量的图片展现推理结果。

与 Gemini 的对比

ThinkDiff-LVLM 在日常图片推理与生成任务上展现出与 Gemini 类似的能力。

Gemini：

Ours：

多模态组合生成结果

在输入多张图片时，ThinkDiff-CLIP 能够合理地将多张输入图片组合成合理的输出图片。

多模态视频生成结果

将 ThinkDiff-CLIP 的扩散解码器改成 Cogvideo 时，ThinkDiff-CLIP 能在不重新训练的情况下，依据输入的图片和文本，生成高质量的视频。

总结

ThinkDiff 将多模态推理能力传递给扩散模型，创造出高质量的统一多模态理解与生成模型。它用极少的训练资源和常见的数据，让扩散模型具备了在多模态上下文中进行推理和创作的能力。在定量和定性实验上，都优于现有的开源模型，并展现出与商业模型相当的潜力。无论是在科研领域还是工业应用，都对图像生成与理解技术做出重要贡献。

文章来自于“机器之心”，作者“密振兴”。