С недавних пор в Алисе AI и Шедевруме появилась обновлённая модель — Alice AI ART 2.0. Пользователи уже сейчас могут протестировать два базовых сценария её работы: Text-to-Image и Image-to-Image.
Для Яндекса этот релиз — первый шаг к тому, чтобы получить unified-модель с едиными метриками и стеком, которая одинаково хорошо умеет и в T2I, и в I2I. Команда генеративных моделей в компьютерном зрении рассказала на Хабре об экспериментах на этом пути, которые сработали и не сработали. Делимся основным.
С чего начали
Стартовали, имея две сущности. С одной стороны, картиночный генератор Alice AI ART 1.0 — свёрточная модель с текстовым энкодером на базе LLM. С другой — редактирование с отдельной базовой моделью и пайплайном инференса. Это разделение было дорогим и приносило много сложностей. Каждое обновление приходилось дважды переносить, данные готовились по-разному, метрики T2I и I2I было тяжело сравнивать между собой, стадии обучения были рассогласованы.
Что хотели от релиза
Цели было две: свести две модели в одну и при этом поднять качество каждой. В T2I целились на рост релевантности и отрисовки текста на картинке. В I2I старались поднять общее качество, но с акцентом на важных для наших пользователях задачах: любые изменения с участием людей и стилизация. Критически важно было, чтобы объединённая модель не уступала по качеству раздельным, а лучше — превосходила их.
Главный герой этого обновления — unified-претрейн
Он включает данные обоих типов: «текст → картинка» и «картинка + инструкция → картинка». Была гипотеза, что общий визуальный и текстовый контекст перетекает между задачами и улучшает качество. Например, концепты (объекты, предметы, действия, стили), выученные на T2I, становятся доступны в I2I без дополнительного сбора данных. И это действительно подтвердилось.
Мы также унифицировали архитектуру, перейдя на single-stream MMDiT с VLM в качестве текстово-картиночного энкодера, и увеличили размер генератора по сравнению с Alice AI ART 1.0. Важным оказалось использовать:
Результаты
Alice AI ART 2.0 стала намного более качественной в обеих задачах и по нашим замерам заметно отстаёт только от Gemini 3.1 Flash.
Но главный показатель — это реакция пользователей. Скачивание результатов генерации и редактирования выросло на 37 %, а запросов на генерацию с персонажем стало больше на 23 %.
В обзоре мы пробежались по верхам. В основном посте — подробно об аналитике и замерах, динамике обучений. Есть также таблицы с результатами и рассказ о том что у нас не сработало.
ML Underhood
