PixelUMM 运营中

PixelUMM 是 NVIDIA 与滑铁卢大学联合推出的无编码器统一多模态模型，核心突破是彻底移除 VAE 和视觉编码器，用单个 Decoder-only Transformer直接在原始像素空间读写图像与视频，理解和生成共享同一解码器与自注意力。图像按 16×16 patch、视频按 4 帧 tubelet 切分，代码已开源。

文本生视频（T2V）：支持生成最高 832×464、96 帧、24fps 的 4 秒视频，画质与主流视频扩散模型相当。
文本生图像（T2I）：在同一模型内直接生成图像，无需单独的图像分支或解码器。
图像理解：可完成 VQA、OCR、图表、文档等 21 项图像理解任务，达到 8B 级 VLM 的平均水平。
视频理解：支持 MVBench、Video-MME 等视频问答基准，提供 dense 和 sparse 两种输入模式。
图生视频（I2V）：将干净的首帧图像作为条件注入理解专家，即可生成后续视频，无需 VAE 编码条件帧。
视频编辑：以输入视频为视觉条件，通过多模态上下文条件机制实现编辑类任务。

无编码器架构：PixelUMM 彻底移除了传统统一模型中的 VAE 和视觉编码器，图像直接切分为 16×16 patch、视频切分为 4 帧 tubelet 原始 RGB 像素形式输入，输出同样由线性头直接回归像素，整个流程没有 latent 空间的编解码损耗，实现真正的端到端像素读写。
MoT 共享注意力结构：模型用 Qwen3-8B 为骨干构建 Mixture-of-Transformers：理解专家和生成专家各自拥有独立的 FFN，共享同一套 self-attention，使文本、干净像素与噪声像素能在同一注意力空间内交互，在一个模型内统一理解与生成。
像素空间扩散训练：生成任务在像素空间直接做 flow-matching 式训练，消融实验表明像素空间与 VAE 空间的梯度范数几乎一致，但像素空间训练更稳定，且压缩率实验证实 16×16 patch、4 帧 tubelet 是学习难度与效率的最优平衡点。
多模态条件注入机制：参考文本条件、参考图像、输入视频等”干净条件”统一走理解专家，待生成的噪声 token 走生成专家，两者在共享注意力中融合，扩展了 SenseNova-U1 的 encoder-free 条件方式到图生视频与视频编辑，消融显示设计不损伤理解能力，四项视频基准提升 0.89–3.49 分。
线性输出头与卷积头消融：默认采用轻量线性输出头，会引入 16 像素网格伪影；实验对比 Wan 式上采样卷积头与 PixelShuffle 头，证明卷积头可消除伪影，其中时间优先的 PixelShuffle 是训练损失与伪影抑制间的最佳折中，切换头需要重新训练。

克隆仓库：git clone https://github.com/nv-tlabs/PixelUMM，按 ENVIRONMENT.md 配置 CUDA 环境。
下载权重：从 Hugging Face 的 nvidia/PixelUMM 下载默认 checkpoint S8-F22-R05，并按 CHECKPOINT.md 下载 Qwen3-8B 的配置和 tokenizer 文件。
设置路径：配置 PIXELUMM_CKPT、PIXELUMM_QWEN_DIR、PIXELUMM_OUTPUT 三个环境变量指向本地绝对路径。
校验 checkpoint：先运行 check_checkpoint.py检查权重完整性和张量兼容性。
申请安全审核权限：到 Hugging Face 申请 nvidia/Cosmos-1.0-Guardrail 的访问权限并登录。
运行推理：用 inference.py 分别指定 --task t2i / t2v / image-vlm / video-vlm，配合 prompt、分辨率、帧数等参数生成图像、视频或输出理解结果。
批量生成（可选）：使用 inference_batch.py 配合 YAML prompt 文件批量跑任务。
玩具训练（可选）：按 TRAIN.md 下载 toy 数据集，用 train_toy.py 在 F22 checkpoint 基础上跑四任务训练示例。

彻底无编码器架构：移除 VAE 和视觉编码器，直接在原始像素空间读写，消除 latent 空间编解码带来的信息损耗与伪影来源。
统一理解与生成：单个 decoder-only Transformer 同时完成文生图、文生视频、图像理解、视频理解四大任务，理解专家与生成专家共享同一自注意力。
架构简洁、推理直接：输出由轻量线性头直接回归像素，无需额外解码器，生成链路更短。
条件注入灵活高效：参考图像、输入视频等干净条件走理解专家即可实现图生视频和视频编辑，消融证明该设计不损伤理解能力。
训练规律清晰可扩展：8B 模型达到同等损失仅需 1.7B 模型约三分之一的训练步数，规模化收益明确。

项目官网：https://nv-tlabs.github.io/PixelUMM/
GitHub仓库：https://github.com/nv-tlabs/PixelUMM
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/nvidia/PixelUMM
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2609.38597

短视频内容创作：输入一句文案直接生成 4 秒 24fps 视频，适合社交媒体快速产出素材。
图生视频与视频编辑：用首帧或原视频为条件生成/修改内容，可用于电商产品动态展示和影视预演。
长视频理解与问答：对输入视频做描述、摘要和时序推理，适用于内容审核、素材检索和会议纪要。
文档与图表解析：OCRBench 78.0、DocVQA 90.4 的成绩可支撑票据识别、报表问答等企业文档智能化场景。