HY-WU ：一種在推理階段動態(tài)生成模型參數(shù)，而非依賴固定參數(shù)處理任務(wù)的方法。

作者丨鄭佳美

編輯丨岑 峰

很多機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在設(shè)計時都默認(rèn)一個前提：模型一旦訓(xùn)練完成，其參數(shù)基本是固定的。

無論輸入是什么樣的數(shù)據(jù)，模型都會依賴同一套參數(shù)完成推理。這種范式在過去十多年里非常成功，模型能力的提升主要依賴更大的模型規(guī)模、更多的數(shù)據(jù)以及更長時間的訓(xùn)練。但當(dāng)人工智能逐漸進(jìn)入更加復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境時，這種“固定參數(shù)”的方式也開始顯現(xiàn)出局限。

現(xiàn)實任務(wù)往往具有高度多樣性，不同用戶需求、不同任務(wù)目標(biāo)甚至可能彼此沖突。例如在圖像編輯場景中，同一張圖片可能會對應(yīng)完全不同的修改要求。有的任務(wù)需要增強細(xì)節(jié)，例如去模糊或圖像修復(fù)，而另一些任務(wù)則需要弱化細(xì)節(jié)，例如增加模糊效果或模擬老照片的老化過程。如果模型始終依賴同一套參數(shù)，它往往只能在不同目標(biāo)之間做出折中，從而影響最終效果。

過去，研究人員通常通過 domain adaptation 或模型微調(diào)來緩解這一問題。當(dāng)模型進(jìn)入新的領(lǐng)域時，需要重新訓(xùn)練或調(diào)整參數(shù)，使其適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布。然而這種方式往往意味著額外訓(xùn)練成本，同時也增加了系統(tǒng)部署和維護(hù)的復(fù)雜度。那么有沒有機會做到實時adaptation？

在這樣的背景下，騰訊混元團隊提出了論文《HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing》。

這項研究嘗試改變模型適應(yīng)任務(wù)的方式：讓模型在推理階段根據(jù)當(dāng)前輸入實時動態(tài)生成適合該任務(wù)的參數(shù)，而不是始終依賴一套固定參數(shù)。通過這種機制，同一個基礎(chǔ)模型在面對不同任務(wù)時可以表現(xiàn)出不同的行為模式，從而實現(xiàn)更加靈活的實時適配能力。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2603.07236

01

一個模型，多種行為

研究通過多種實驗驗證了一個核心觀點：如果模型能夠針對每個輸入動態(tài)生成參數(shù)，而不是始終使用一套固定參數(shù)，那么在復(fù)雜任務(wù)中會表現(xiàn)得更好。為驗證這一點，研究人員設(shè)計并開展了四類實驗。

首先是人類評測實驗。研究團隊進(jìn)行了大規(guī)模人工評測。評測流程是：在同一輸入圖片和編輯指令的條件下，讓不同模型分別生成編輯結(jié)果，然后由人類評審在兩個結(jié)果之間選擇更好的一個，并統(tǒng)計最終的勝率。

結(jié)果顯示，HY-WU 在多個主流模型對比中具有明顯優(yōu)勢。例如，對 Step1X-Edit 的勝率約為 78.4%，對 Qwen-Image-Edit 的勝率約為 70.5%，對 LongCat-Image-Edit 的勝率約為 68.3%，對 FLUX.2 的勝率約為 55.5%。在與部分閉源商業(yè)系統(tǒng)比較時，對 Seedream 4.5 的勝率約為 55.6%，對 GPT Image 1.5 的勝率約為 55.5%。與最先進(jìn)的商業(yè)系統(tǒng) Nano Banana 系列相比，HY-WU 的表現(xiàn)略微落后，但整體差距不大。這些結(jié)果表明，通過動態(tài)生成參數(shù)的方式，在視覺編輯效果上具有明顯優(yōu)勢。

其次是自動評測實驗。除了人工評測，研究人員還設(shè)計了自動評估系統(tǒng) WU-Eval。該系統(tǒng)從四個維度對圖像結(jié)果進(jìn)行評價，包括指令對齊、內(nèi)容一致性、結(jié)構(gòu)合理性以及圖像質(zhì)量。

實驗結(jié)果顯示，HY-WU 在這些指標(biāo)上取得了最高的總體得分 4.27，其中 consistency 為 4.13，structure 為 4.30，quality 為 3.98。與最強的開源模型相比，consistency 提高約 0.27，structure 提高約 0.23。這些結(jié)果說明，通過動態(tài)生成參數(shù)的機制，可以顯著提升圖像編輯過程中的穩(wěn)定性以及結(jié)構(gòu)保持能力。

第三類實驗是在公開 benchmark 上的評測。研究團隊在兩個公開圖像編輯評測數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試。在 GEdit-Bench 上，HY-WU 在所有開源模型中排名第一；在 ImgEdit-Bench 上，HY-WU 的總體得分為 4.05，在開源模型中排名第二。這說明該方法不僅在內(nèi)部實驗中有效，在公開評測環(huán)境中同樣具有較強競爭力。

第四類實驗是沖突任務(wù)實驗。研究人員設(shè)計了一組互相矛盾的編輯任務(wù)，用來測試模型在復(fù)雜條件下的表現(xiàn)。例如圖像去模糊與圖像模糊、圖像恢復(fù)與圖像老化等任務(wù)，這些任務(wù)在本質(zhì)上具有相反的目標(biāo)。

實驗比較了三種不同策略。第一種是 Single LoRA，即為每個任務(wù)分別訓(xùn)練獨立模型。實驗結(jié)果顯示，這種方法在對應(yīng)任務(wù)上表現(xiàn)很好，但無法處理其他任務(wù)，說明模型出現(xiàn)過度專門化的問題。第二種是 Shared LoRA，即多個任務(wù)共享一個模型。實驗結(jié)果顯示，這種方式雖然可以處理所有任務(wù)，但效果明顯被折中，例如在去模糊和模糊之間出現(xiàn)一種“半模糊”的結(jié)果。第三種是 HY-WU 方法，即針對每個輸入動態(tài)生成不同參數(shù)。實驗結(jié)果表明，在這種機制下，每個任務(wù)都能夠被正確執(zhí)行，而且不同任務(wù)之間不會互相干擾，這說明動態(tài)參數(shù)生成可以有效避免任務(wù)沖突問題。

02

一個模型，多套參數(shù)

在實驗過程中，研究團隊提出的 HY-WU 系統(tǒng)本質(zhì)上是一種動態(tài)參數(shù)生成框架，其核心思想是讓模型在推理階段根據(jù)當(dāng)前輸入動態(tài)生成適合該任務(wù)的參數(shù)，而不再始終依賴一套固定參數(shù)來處理所有問題。傳統(tǒng)模型在部署后通常使用同一組參數(shù)處理所有輸入，而 HY-WU 的設(shè)計思路則不同，它通過一個額外的參數(shù)生成模塊，使模型在面對不同輸入時能夠產(chǎn)生不同的參數(shù)配置，從而形成針對當(dāng)前任務(wù)更加合適的計算方式。

在任務(wù)設(shè)置方面，研究人員將實驗任務(wù)設(shè)定為文本指導(dǎo)圖像編輯。在這一任務(wù)中，系統(tǒng)的輸入包括兩部分信息，一部分是一張原始圖片，另一部分是一條描述編輯需求的文本指令。模型需要根據(jù)這兩部分信息生成一張新的編輯結(jié)果圖像。

為了保證編輯結(jié)果具有良好的可用性，任務(wù)目標(biāo)包括三個方面。首先，模型必須正確執(zhí)行文本指令中所描述的編輯操作，例如改變某個物體的屬性或替換某個區(qū)域。其次，在執(zhí)行編輯時需要保留與指令無關(guān)的重要內(nèi)容，也就是說只修改需要改變的部分，而盡量保持其他區(qū)域不發(fā)生變化。

第三，生成圖像需要保持整體結(jié)構(gòu)的一致性，例如人物的姿態(tài)、空間關(guān)系或背景結(jié)構(gòu)不能出現(xiàn)明顯破壞。例如在一個典型場景中，輸入是一張人物圖片，同時給出一條指令要求將人物的衣服替換為另一張圖中的衣服。在這種情況下，系統(tǒng)需要在改變衣服外觀的同時保持人物身份特征、姿態(tài)以及背景環(huán)境不發(fā)生變化，使最終生成的圖像看起來真實且自然。

在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方面，HY-WU 系統(tǒng)可以分為三個主要階段。第一階段是條件信息提取階段。在這一階段中，系統(tǒng)分別從輸入圖像和文本指令中提取特征信息，并將兩種模態(tài)的信息融合形成一個統(tǒng)一的條件表示。

這一條件表示描述了當(dāng)前輸入中包含的視覺內(nèi)容以及用戶所提出的編輯需求，是后續(xù)參數(shù)生成過程的重要依據(jù)。通過這種方式，系統(tǒng)能夠理解當(dāng)前圖像中包含的對象、結(jié)構(gòu)以及文本指令所要求的變化方向。

第二階段是模型參數(shù)生成階段。在這一階段中，提取到的條件信息會被輸入到一個基于 Transformer 架構(gòu)的參數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)中。該網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)不是直接生成圖像，而是根據(jù)輸入條件生成一組新的模型參數(shù)，這些參數(shù)以 LoRA adapter 的形式存在。

LoRA adapter 是一種常見的參數(shù)高效更新方式，可以在不修改原始模型主體結(jié)構(gòu)的情況下改變模型行為。通過這一機制，參數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)當(dāng)前輸入條件生成適合該任務(wù)的參數(shù)更新，從而使基礎(chǔ)模型在執(zhí)行推理時具備針對當(dāng)前任務(wù)的能力。

第三階段是執(zhí)行圖像編輯階段。在這一階段中，系統(tǒng)會將生成的 LoRA adapter 參數(shù)插入到基礎(chǔ)模型中，使模型在當(dāng)前輸入條件下以新的參數(shù)結(jié)構(gòu)運行。隨后基礎(chǔ)模型在這些參數(shù)的作用下完成圖像生成或編輯過程，并輸出最終結(jié)果。由于參數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)會針對每一個輸入生成不同的參數(shù)，因此即使使用同一個基礎(chǔ)模型，不同輸入也會對應(yīng)不同的參數(shù)配置。這意味著模型在處理不同任務(wù)時能夠表現(xiàn)出不同的行為模式，從而提升整體適應(yīng)能力。

在訓(xùn)練方式方面，HY-WU 采用了一種與傳統(tǒng)方法明顯不同的訓(xùn)練策略。傳統(tǒng)方法在進(jìn)行參數(shù)生成或適配研究時，通常需要先預(yù)先訓(xùn)練大量模型，然后再通過學(xué)習(xí)過程重建這些模型參數(shù)，從而訓(xùn)練一個能夠生成參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)。這種方式不僅需要存儲大量模型，還會帶來較高的訓(xùn)練和數(shù)據(jù)管理成本。

與之相比，研究團隊在 HY-WU 中采用了更加直接的訓(xùn)練方式。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)首先輸入圖像和編輯指令，然后由參數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入條件生成對應(yīng)的模型參數(shù)。接著系統(tǒng)利用這些參數(shù)在基礎(chǔ)模型中生成編輯后的圖像。隨后根據(jù)生成結(jié)果與目標(biāo)之間的差異計算損失，并根據(jù)損失結(jié)果更新參數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)。

整個訓(xùn)練流程可以概括為五個步驟，即輸入圖像和指令、生成模型參數(shù)、生成編輯圖像、根據(jù)編輯效果計算損失以及更新參數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)。通過這種方式，系統(tǒng)能夠直接圍繞最終任務(wù)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，同時避免存儲和管理大量模型參數(shù)，從而降低訓(xùn)練過程中的復(fù)雜度，并使參數(shù)生成機制更加靈活。

03

一個模型，應(yīng)對無限變化的任務(wù)

從技術(shù)層面來看，這項研究可以被理解為一種新的圖像編輯方法，但如果從更宏觀的角度進(jìn)行分析，它實際上提出了一種新的模型適應(yīng)方式。

傳統(tǒng)模型通常依賴一套固定參數(shù)來處理所有任務(wù)，而現(xiàn)實世界的問題往往是多樣且不斷變化的。例如，不同用戶需求可能完全不同，不同任務(wù)目標(biāo)之間也可能存在明顯差異，同時數(shù)據(jù)分布在不同場景中也會發(fā)生變化。在這種情況下，一套固定參數(shù)很難同時適應(yīng)所有情況，因此模型在復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)往往受到限制。

在過去十幾年中，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域通常通過 domain adaptation 來解決這一問題。當(dāng)模型進(jìn)入新的領(lǐng)域時，研究人員往往需要重新訓(xùn)練模型，或者通過微調(diào)的方式使模型適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布。

這種方法確實可以在一定程度上提升模型在新領(lǐng)域中的表現(xiàn)，但其成本也相對較高。每進(jìn)入一個新的領(lǐng)域通常都需要重新進(jìn)行訓(xùn)練，系統(tǒng)部署過程會變得更加復(fù)雜，同時模型更新的周期也會變得較長。

隨著模型規(guī)模的不斷發(fā)展，研究人員開始探索另一種新的思路，即是否可以讓模型在運行過程中自動適應(yīng)任務(wù)，而不需要重新訓(xùn)練模型。在這一背景下，HY-WU 可以被看作這種思路的一種具體實現(xiàn)方式。與傳統(tǒng)方法不同，這一方法學(xué)習(xí)的并不是一組固定的模型參數(shù)，而是學(xué)習(xí)如何根據(jù)當(dāng)前輸入生成合適的參數(shù)更新，從而讓同一個基礎(chǔ)模型在面對不同任務(wù)時能夠表現(xiàn)出不同的行為模式。

從更抽象的角度來看，一個真正強大的模型需要具備兩個關(guān)鍵能力。首先，模型必須具備 adaptation 能力，也就是說模型能夠根據(jù)不同任務(wù)改變自己的行為方式，而不是始終使用同一種處理策略。

其次，這種 adaptation 必須是實時發(fā)生的。如果每一次適應(yīng)都需要重新訓(xùn)練模型，那么系統(tǒng)在真實環(huán)境中的使用就會受到很大限制。因此，一個真正智能的系統(tǒng)不僅需要具備適應(yīng)能力，還需要能夠?qū)崿F(xiàn)實時適應(yīng)。

在這樣的框架下，在這樣的框架下，HY-WU 的核心意義不僅在于提升圖像編輯任務(wù)中的性能，更重要的是，它實現(xiàn)了一種推理階段的實時適應(yīng)機制（real-time adaptation）。具體來說，模型在處理每一次輸入時，都會根據(jù)當(dāng)前圖像和指令動態(tài)生成一組新的參數(shù)，使模型能夠針對當(dāng)前任務(wù)調(diào)整自身行為。

在這一機制下，模型在面對每一個輸入時都會生成一組新的參數(shù)調(diào)整，從而使同一個基礎(chǔ)模型能夠在不同任務(wù)之間靈活切換，并表現(xiàn)出不同的行為模式。

從更長遠(yuǎn)的角度來看，這項研究也為未來人工智能系統(tǒng)的發(fā)展提供了一種新的方向。未來的 AI 系統(tǒng)可能不再依賴單一的固定模型，而是需要在運行過程中實時調(diào)整自身的參數(shù)結(jié)構(gòu)，從而持續(xù)適應(yīng)不斷變化的任務(wù)環(huán)境和應(yīng)用場景。

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