🎨 テキストから高精細な画像を生成するモデルを、完全にオープンなレシピだけでゼロから鍛え上げ、トップクラスのモデルに迫る性能を実現しました。 タイトル: LLaDA-Image: Building Strong Image Generators with Fully Open Training Recipes URL: 🖼️ 概要 LLaDA-Imageは、6BパラメータのDiffusion Transformerをゼロから訓練し、dLLMベースの視覚言語理解モジュールと組み合わせた統一的な画像生成・編集モデルです。TwinFlow蒸留により2〜4ステップという少なさで高速推論できるTurbo版もあわせて公開されています。 🧩 解決する課題 高品質な画像生成にはこれまで大量のペア画像テキストデータが必要とされ、キャプション品質のばらつきや、生成と編集を1つのモデルで両立させる難しさが課題でした。 🛠️ 方法論と提案手法 画像のみの事前学習を中心に据え、220Mサンプルのうち90%以上を画像単独データで訓練し、実画像の比率を生成訓練で98%、教師あり微調整でも70%以上に保つ「実データ優位」なレシピを採用しています。長時間の訓練を安定させるパラメータフリーRMSNormや、参照画像をセマンティック・ピクセル両経路で条件付けする編集用アーキテクチャも特徴です。 📊 ユースケース / 実験結果 Qwen-Image-Benchでは英語53.53点・中国語53.38点でオープンソース最高水準のZ-Image Turboを上回り、長文テキストレンダリングを測るCVTG-2Kでも単語精度0.875でトップの成績を収めています。一方でGenEvalの物体計数は0.53にとどまるなど、今後の改善点も明確に示されています。 #画像生成# #DiffusionModel#

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「自分なりの使えるレシピ」を淡々と掲載していく備忘録的連載『USEFUL SPAGHETTI RECIPE』。 漫画家の内田春菊さんが教えてくれた「どかっと作っとくミートソース」の作り方はYouTubeで公開中🍝 記事はこちら！ #popeyeweb# #usefulspaghettirecipe#

🖥 たった9Bのオープンモデルが、ターミナル操作ベンチでClaude Haiku 4.5に迫る。しかもデータもモデルもコードも全公開です。 タイトル：Tmax: A simple recipe for terminal agents URL： ターミナルエージェントのRL学習に、シンプルで再現可能なレシピを与えたAi2/UWの研究です。注目ポイントを3つに絞って紹介します。 🧩 構成的なデータ生成パイプライン ドメイン・スキル・検証器・ペルソナ・難易度など9つの軸の組み合わせでタスクを大量合成し、Gemini-3-ProがDockerfileとユニットテストまで生成します。高コストな品質検証は省き、RL側でpass率0を弾くだけ。結果として従来比2.5倍超・14,600環境のTmax-15Kを安価に構築し、汚染ゼロかつ最も難しいデータになりました。 ⚙️ シンプルなoutcome-only RLレシピ 報酬は「タスク達成したか」だけ。素朴なGRPOは長期エージェントで崩壊するため、logprobの乖離をマスクするDPPO、FP32のLMヘッド、大きなグループサイズ（32）で安定化します。Qwen 3.5 9BをこのレシピでTerminal-Bench 2.0で27%まで引き上げました。 📈 強さと汎化、そして全公開 2B〜27Bの全サイズでQwenベースラインを改善。さらにSWE-Bench Verifiedが44→53.5、AIMEが73→91と非ターミナル評価でも向上し、ハーネスやモデルファミリを越えて汎化します。データ・モデル・コードはGitHubで完全公開。 オープンなターミナルエージェント研究の強力な土台になりそうです。 #ターミナルエージェント# #強化学習#

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