2025北京大学：生成未必理解：基于扩散模型能否实现视觉世界模型.pdf

内容概要：本文探讨了基于扩散模型在视觉生成领域的进展及其是否能够实现视觉世界模型的问题。文中指出，虽然扩散模型在图像生成方面表现出色，但生成的内容并不意味着模型真正理解了视觉内容。视觉生成与视觉理解是两条不同的技术路线，前者依赖扩散模型，后者则依赖大型语言模型（LLM）。文章还讨论了多模态统一模型的发展趋势，包括自回归Transformer、混合注意力专家（MoH）、混合专家（MoE++）等技术在实现生成与理解统一框架中的应用。此外，文中提及了多个具体的研究成果和技术进展，如Open-Sora Plan视频生成开源计划、ViewCrafter和Holodreamer等项目，以及它们在实际应用中的表现和影响。 适合人群：对AI技术特别是视觉生成与理解领域感兴趣的科研人员、工程师及高校师生。 使用场景及目标：①帮助读者了解扩散模型与自回归模型在视觉生成中的区别；②探讨生成与理解统一框架的技术难点和解决方案；③介绍当前多模态大模型的研究进展及其应用场景。 其他说明：本文强调了生成未必等于理解的观点，指出了视觉生成与理解之间的差异，并对未来多模态统一模型的发展方向进行了展望。同时，文中提到了一些具体的开源项目和技术细节，为相关领域的研究提供了参考。