近日，腾讯研究团队打造了一款新型图像生成模型X-Omni。技术上，采用了强化学习重构混合模型架构；性能上，直接对标OpenAI的GPT-4o。
地址：https://arxiv.org/pdf/2507.22058
这款模型不仅在中英文文字渲染方面刷新了已有基准，还在多个图像生成任务中击败了商用大模型。
它的核心技术来自不同开源社区，甚至包括直接竞争者，展现出一种“拼图式”AI构建思路。
混合架构的断层，被强化学习缝合
图像生成AI领域，始终存在一个核心难题：如何在语义理解和图像还原之间找到平衡。
目前主流做法，是采用“混合模型”架构：一部分使用自回归模型来生成语义token，另一部分用扩散模型来还原图像。
这种架构的优势是互补，但也带来了新的问题：语义token与扩散解码器之间“语言不通”。
两部分常常各说各话，生成结果的质量不稳定，尤其在遇到复杂文本或高精度场景时，错误容易累积。
腾讯的X-Omni摒弃了传统混合架构“各自训练、强行拼接”的模式，引入统一的强化学习流程，通过RL对齐两部分、提升协同。
首先，由自回归模型生成语义token；接着，扩散模型FLUX.1-dev负责根据token生成图像；再由一个综合评价系统给出反馈，指导自回归模型更精准地输出token。
这个评价系统由三部分组成：人工美学偏好评分、高分辨率图像质量评分模型，以及视觉-语言模型Qwen2.5-VL-32B。
同时，为验证图像中文字是否准确，系统还引入GOT-OCR-2.0与PaddleOCR做比对。
在约200步RL训练后，模型指标已超过SFT+Best-of-N的最佳结果。
结果显示，在相同训练轮数下，X-Omni的输出图像质量超过常规训练方式所得最佳结果。
文本是关键，中文才是战场
在与GPT-4o的对比中，X-Omni在最难的环节，图像中的文字渲染场景中，获得了优势。
图像文字生成一直是大模型的痛点，越长的文本越容易错漏、变形，甚至无法识别。
为此，腾讯团队专门构建了名为“LongText-Bench”的测试基准，用以测评在长段文字下的图像渲染稳定性。
结果显示，X-Omni在英文文本准确率上达到了0.901，超越所有同类模型。
而在中文文本渲染方面，在OneIG中文任务上，X-Omni超过了GPT-4o，与Seedream 3.0表现相当；在中文长文本（LongText-Bench）评测中，X-Omni取得第一。
X-Omni采用的是一种叫SigLIP-VQ的tokenizer，不再以像素为单位构建图像，而是将图像编码为16,384个语义token。
这些token更贴近“概念”，而非图像细节，使模型更擅长理解语言并在图像中复现。
整个系统的语言能力依托于Qwen2.5-7B，这是由阿里巴巴开源的一款语言模型。
腾讯团队在其基础上增加了图像理解与生成模块，使X-Omni具备图文双向通感能力。
这意味着，无论是菜单、海报、UI界面，还是演讲稿、说明书，都可以被自然地转化为高质量图像。
对中国本土市场而言，这种能力至关重要。开源对垒商用，生态之战才刚开始
虽然X-Omni在多个关键维度上表现优异，但它并未宣称“碾压”GPT-4o。评测显示，改进幅度有限，非革命性跃迁。GPT-4o依然在综合性能上具备强大竞争力。
X-Omni的最大意义在于，它将来自多个组织、多个生态的开源技术融为一体，拼出了一个“模块化大模型”的可能形态。
它的扩散模型来自德国初创公司Black Forest Labs。语言模型来自阿里巴巴。评价系统与OCR系统则综合多个开源库构建而成。
这一切被整合进一个由腾讯发布的开源代码与模型，并已在Hugging Face与GitHub上全面开放。
这和OpenAI闭源的GPT-4o构成了鲜明对照。
后者虽然强大，但本质上仍是“黑箱”。当GPT-4o在ChatGPT上线图像生成功能，引发业界惊叹之时，
X-Omni则代表着另一条路径：开放、拼接、重构、调优。
这种路线或许无法一步登天，却为AI产业生态提供了另一种可持续发展模式。“后发者”可以通过策略、工程能力和生态协作缩小差距。
