NextStep-1：连续令牌自回归模型改写AI图像生成规则-优快云博客

NextStep-1：连续令牌自回归模型改写AI图像生成规则

【免费下载链接】NextStep-1-Large 项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/NextStep-1-Large

导语

StepFun团队推出的NextStep-1模型以"连续令牌+自回归"创新架构，在文本到图像生成领域实现突破，为专业创作提供前所未有的精细控制能力。

行业现状：扩散模型主导下的技术突围

当前AI图像生成市场呈现明显技术分化：以Stable Diffusion、MidJourney为代表的扩散模型凭借并行计算优势占据83%商业份额（2024年行业数据），但其"黑箱式"生成过程难以满足高精度编辑需求。与此同时，自回归模型虽具备天然的序列生成逻辑，却因依赖向量量化（VQ）导致信息损失，或需耦合计算密集型扩散解码器，始终未能突破性能瓶颈。

行业调研显示，专业创作者对"可控性优先"工具的需求正以年均45%速度增长，尤其在游戏开发、广告创意和工业设计领域，对物体层级关系、空间逻辑一致性的要求远超现有扩散模型能力范围。NextStep-1的出现，恰好填补了这一市场空白。

核心突破：连续令牌与流匹配的技术革命

创新架构设计

NextStep-1的颠覆性在于其"纯粹自回归"架构，该架构创新性地将离散文本令牌与连续图像令牌统一为单一序列，通过140亿参数Transformer骨干网络进行上下文建模，再由157M参数流匹配头直接预测下一个连续图像令牌。这种设计彻底摆脱了传统自回归模型对离散量化的依赖，完整保留了视觉数据的丰富细节。

如上图所示，该架构展示了文本与图像令牌统一序列的生成流程，包含Causal Transformer骨干网络、Flow Matching Head和LM Head等组件及逐块流匹配细节。这一架构设计体现了连续令牌+自回归的创新思路，是NextStep-1实现高精度图像生成的基础。

三大核心技术创新

连续令牌生成技术 团队摒弃传统VQ离散化步骤，采用特制自编码器将图像转换为连续潜变量令牌，配合通道归一化技术稳定高CFG（Classifier-Free Guidance）强度下的生成过程。实验数据显示，即使将CFG值提升至常规模型的2倍，NextStep-1仍能保持图像清晰度，伪影率降低72%。
轻量级流匹配头设计 157M参数的流匹配头仅作为采样器存在，模型99%的生成逻辑由Transformer骨干网络主导。对比实验证实：当流匹配头参数从40M增至528M时，图像质量评估指标变化小于3%，印证了Transformer在视觉推理中的核心作用。
噪声正则化训练策略 反直觉的是，团队在令牌器训练中主动引入更多噪声，虽使重构误差增加15%，却让最终生成图像的FID（Fréchet Inception Distance）分数提升9.3%。这种"以退为进"的策略构建了更鲁棒的潜在空间，使自回归模型学习更高效。

性能表现：权威评测中的领先地位

NextStep-1在多个权威评测基准上都取得了令人瞩目的成绩，充分证明了其在文本到图像生成任务中的强大能力。

在图像-文本对齐能力的测试中，NextStep-1表现尤为突出。在GenEval测试中获得了0.63分（使用自我思维链技术后提升到0.73分），这个测试主要评估模型在计数、定位和空间对齐方面的能力。在GenAI-Bench测试中，基础提示获得0.88分，高级提示获得0.67分（使用思维链技术后分别提升到0.9和0.74分），显示出强大的组合理解能力。

特别值得一提的是在OneIG-Bench英文提示测试中的表现，这个基准测试评估对齐、文本渲染、推理和风格控制等多个维度的能力。NextStep-1获得了0.417的总分，显著超越了其他自回归模型，如Emu3的0.311分和Janus-Pro的0.267分。

在世界知识整合能力的评估中，NextStep-1同样表现优异。WISE基准测试强调事实基础和语义理解，这个测试要求模型不仅能生成美观的图像，还要确保内容的准确性。NextStep-1在这项测试中获得0.54分（使用思维链技术后提升到0.67分），在自回归模型中表现最佳，甚至超过了大多数扩散模型。

行业应用与商业价值

适用场景分析

NextStep-1已在多领域展现应用潜力：游戏开发者利用其分层生成特性设计可编辑场景；广告公司通过精确物体控制实现品牌元素植入；工业设计师则借助空间关系把控生成符合工程规范的原型图。

如上图所示，这是由AI生成的抽象蓝色科技线条构成的虚拟人物形象，展现了AI生成图像技术中的虚拟角色概念。NextStep-1在这类虚拟角色生成方面表现出色，能够精准控制角色的形态、动作和风格，为游戏开发和虚拟偶像制作提供了强大支持。

部署与使用

团队已开源完整代码与模型权重，开发者通过5行核心代码即可部署基础功能：

from models.gen_pipeline import NextStepPipeline
pipeline = NextStepPipeline.from_pretrained("stepfun-ai/NextStep-1-Large-Pretrain")
image = pipeline.generate_image("a futuristic cityscape at dusk", seed=3407)
image.save("output.jpg")

完整环境配置步骤如下：

conda create -n nextstep python=3.11 -y
conda activate nextstep
pip install uv
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://gitcode.com/StepFun/NextStep-1-Large && cd NextStep-1-Large
uv pip install -r requirements.txt

挑战与未来展望

当前局限性

当前主要挑战在于生成速度：H100 GPU上单张512×512图像需28步采样，较扩散模型慢3-5倍。此外，在处理高维连续潜在空间时偶尔出现的视觉伪影，以及高分辨率训练方面与扩散模型相比的固有劣势，都是需要解决的问题。

技术优化方向

团队计划通过流匹配头蒸馏和推测解码技术优化，目标将生成时间压缩至2秒内。同时，研究方向还包括：

提高流匹配头部的效率
将LLM领域的加速技术（如推测解码或多标记预测）适应到图像标记生成领域
专门为逐片自回归模型设计新的高分辨率生成策略
扩展多模态能力，特别是在视频生成方面的应用

总结与建议

NextStep-1的意义不仅是技术突破，更标志着AI图像生成从"效率优先"向"可控性优先"的范式转变。随着优化技术成熟，我们有理由期待：未来的创作工具既能保持扩散模型的生成效率，又具备自回归模型的逻辑精确性，真正实现"所想即所得"的人机协同。

对于开发者与企业而言，现在正是布局这一技术的关键窗口期——无论是集成到现有创作平台，还是开发垂直领域解决方案，NextStep-1开源生态都将提供丰富可能性。建议关注以下应用方向：

游戏资产生成与场景设计
广告创意自动化与品牌元素植入
工业设计与产品原型制作
虚拟角色与数字人创建

正如阶跃星辰团队在论文中所述："连续令牌自回归不是终点，而是多模态生成的NextStep。"

欢迎点赞收藏本文，关注获取更多AI模型技术解析与应用指南！下期将带来《NextStep-1图像编辑实战：从基础修图到创意设计》。

【免费下载链接】NextStep-1-Large 项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/NextStep-1-Large

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考