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
2025年8月，阶跃星辰（StepFun）团队推出的NextStep-1模型以"连续令牌+自回归"的创新架构，在文本到图像生成领域实现突破，这款140亿参数的模型不仅超越同类自回归模型，更开创了无需离散量化即可生成高保真图像的新范式。
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，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。
核心亮点：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
在国际权威评测中，NextStep-1展现出全面优势：
- 文本对齐能力：GenEval基准测试获0.63分（启用自洽链技术提升至0.73），超过Emu3（0.311）和Janus-Pro（0.267）等同类模型
- 世界知识整合：WISE基准取得0.54分，在处理"埃菲尔铁塔旁的唐代风格建筑"等事实性描述时表现接近扩散模型
- 复杂场景生成：DPG-Bench长文本测试获85.28分，可准确生成包含10+物体的多层级场景
- 编辑精度：衍生模型NextStep-1-Edit在GEdit-Bench获6.58分，支持像素级物体增删与风格迁移
图片展示了NextStep-1在高保真图像生成、多样化图像编辑及复杂自由形式操作方面的能力，包含多组示例图像，如场景生成、物体添加、材质变换、人物场景编辑等。从图中可以看出，NextStep-1不仅能精准还原文本描述的空间关系，还能保持物体边缘的自然过渡，这得益于其逐令牌生成的序列逻辑。
行业影响与趋势
应用前景
NextStep-1已在多领域展现应用潜力：
- 游戏开发：利用其分层生成特性设计可编辑场景
- 广告创意：通过精确物体控制实现品牌元素植入
- 工业设计：借助空间关系把控生成符合工程规范的原型图
- 虚拟角色创建：精准控制角色的形态、动作和风格
图片展示了由AI生成的抽象蓝色科技线条构成的虚拟人物形象，以线框结构呈现数字人或虚拟角色，体现NextStep-1模型的图像生成能力。这一技术为游戏开发和虚拟偶像制作提供了强大支持，能够快速生成高质量虚拟角色资产。
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。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。
技术优化方向还包括：
- 提高流匹配头部的效率
- 将LLM领域的加速技术（如推测解码）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，未来的创作工具有望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。"
【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
