{"@context":"https://schema.org","@type":"NewsArticle","generatedAt":"2026-07-23T08:01:28.298Z","headline":"Mage-Flow：面向图像生成与编辑的高效原生分辨率基础模型","description":"研究人员推出Mage-Flow，一个40亿参数的高效生成栈，用于文本到图像生成和指令式图像编辑。其核心包括轻量级高保真潜在分词器Mage-VAE和原生分辨率多模态扩散Transformer，通过协同设计将分词成本降低一个数量级以上，端到端训练吞吐量提升约2.5倍。","url":"https://www.aioga.com/news/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58/","mainEntityOfPage":"https://www.aioga.com/news/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58/","datePublished":"2026-07-21T00:00:00.000Z","dateModified":"2026-07-21T00:00:00.000Z","inLanguage":"zh-CN","publisher":{"@type":"NewsMediaOrganization","name":"Aioga","url":"https://www.aioga.com"},"citation":["https://arxiv.org/abs/2607.19064","https://aihot.virxact.com/items/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58"],"canonicalUrl":"https://www.aioga.com/news/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58/","directAnswer":{"@type":"Answer","text":"Aioga 编辑摘要：研究人员推出Mage-Flow，一个40亿参数的高效生成栈，用于文本到图像生成和指令式图像编辑。 Aioga 将其归入「论文研究」方向，重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。","url":"https://www.aioga.com/news/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58/","dateCreated":"2026-07-21T00:00:00.000Z","author":{"@type":"Organization","@id":"https://www.aioga.com/authors/aioga-editorial/#editorial-team","name":"Aioga Editorial Team","url":"https://www.aioga.com/authors/aioga-editorial/"}},"evidence":[{"@type":"CreativeWork","name":"arXiv source article","url":"https://arxiv.org/abs/2607.19064","datePublished":"2026-07-21T00:00:00.000Z","provider":{"@type":"Organization","name":"arXiv","url":"https://arxiv.org/abs/2607.19064"}},{"@type":"CreativeWork","name":"AIHot archive record","url":"https://aihot.virxact.com/items/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58","datePublished":"2026-07-21T00:00:00.000Z","provider":{"@type":"Organization","name":"AIHot","url":"https://aihot.virxact.com/items/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58"}}],"aggregationSource":"HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）","originalPublisher":{"name":"arXiv","url":"https://arxiv.org/abs/2607.19064"},"article":{"id":"cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58","slug":"cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58","url":"https://www.aioga.com/news/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58/","title":"Mage-Flow：面向图像生成与编辑的高效原生分辨率基础模型","title_en":"Mage-Flow： An Efficient Native-Resolution Foundation Model for Image Generation and Editing","summary":"研究人员推出Mage-Flow，一个40亿参数的高效生成栈，用于文本到图像生成和指令式图像编辑。其核心包括轻量级高保真潜在分词器Mage-VAE和原生分辨率多模态扩散Transformer，通过协同设计将分词成本降低一个数量级以上，端到端训练吞吐量提升约2.5倍。","source":"HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）","sourceUrl":"https://arxiv.org/abs/2607.19064","aiHotUrl":"https://aihot.virxact.com/items/cmrvhhxue028ebihb1ez2tv58","publishedAt":"2026-07-21T00:00:00.000Z","category":"论文研究","score":45,"selected":false,"articleBody":["arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website.","Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? 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