图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理

自回归（AR）范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术，在大语言模型领域大获成功

—— 从 GPT-3 到 GPT-4o，「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。但当我们将目光转向视觉生成，却发现这条黄金定律似乎失效了……

现有方案硬生生将图像网格化为空间 token，强行塞入自回归架构。

这像极了 NLP 早期用 CNN 建模语言的弯路 —— 当视觉表达被空间局部性束缚，因果链被切割得支离破碎，如何能真正拥抱 AR 的本质？

华为盘古多模态生成团队破局思路：让图像学会「说 AR 的语言」。团队指出：视觉要想复刻 LLM 的成功，必须彻底重构 token 化范式！

基于昇腾 AI 基础软硬件的 Selftok 技术，通过反向扩散过程将自回归先验融入视觉 token，让像素流转化为严格遵循因果律的离散序列。

• 项目主页：https://Selftok-team.github.io/report/

• ArXiv 链接：https://arxiv.org/abs/2505.07538

• Github链接: https://github.com/selftok-team/SelftokTokenizer

Selftok 的突破在于：

• 反向扩散锻造因果 token—— 通过扩散过程的时序分解，让视觉表达彻底 AR 化

• 强化学习友好型 token—— 首个严格满足贝尔曼方程 (Bellman Equation) 的视觉离散表征

• 纯 AR 大一统架构 —— 无需复杂模块堆叠，优雅地实现 LLM 和 diffusion 的融合，单凭 next-token prediction 统一跨模态生成

实验结果实现：

• 视觉重建新突破：Imagenet 上重建指标达到离散 token SoTA

• 跨模态生成新高度：无需图文对齐数据！仅凭视觉 token 策略梯度，GenEval 生成质量超越 GPT-4o

• 亲和昇腾计算架构：昇腾原生算子融合 + MindSpeed 框架，实现端到端原生开发

值得一提的是，该系列工作的开篇论文《Generative Multimodal Pretraining with Discrete Diffusion Timestep Tokens》也入选了 CVPR 2025 最佳论文候选

（Best Paper Candidate, 14/13008，0.1%)。

介绍

当前行业共识认为大语言模型（LLMs）正面临语言数据瓶颈，而图像、视频等非语言数据仍存在巨大开发潜力。

技术圈普遍认为，构建统一的多模态架构将是释放 AI 更强涌现能力的关键。

要将视觉等非语言模态整合进类似 LLMs 的离散自回归模型（discrete AR，dAR），核心挑战在于将连续视觉信号转化为离散 Token。

华为盘古多模态生成团队首创不依赖空间先验的视觉 Token 方案，通过与语言模态联合训练构建视觉 - 语言模型（VLM），

在图像生成、图像编辑等任务中展现出卓越能力。其强化学习优化后的生成性能已超越 AR 范式现有模型，开创了多模态自回归训练的新范式。

为何选择离散化视觉 token？当前主流方案采用语言 dAR 与图像连续自回归模型（continuous AR, cAR）的混合架构，认为连续表征能最小化图像压缩损失。

但大量研究表明：离散表征同样可保持高精度，而连续表征存在三重致命缺陷：

其一，预测稳定性差，cAR 采用均方误差（MSE）训练的向量回归器较 dAR 的交叉熵（XE）分类器更易出错，

这迫使多数 cAR 放弃因果预测范式，转向双向建模，从根本上违背 decoder-only 架构的自回归设计哲学；

其二，强化学习复杂度激增，连续状态 - 动作空间使马尔可夫决策过程从有限转为无限，策略优化难度呈指数级上升；

其三，解耦能力受限，连续表征在学习过程中会带来模式坍缩 (视觉幻觉)，离散可以实现因子更好的解耦。

图 1

为什么选择摒弃空间先验？早期 CV 研究将空间特征 Token 化视为自回归建模标配，但华为 AIGC Selftok 团队指出：

空间 Token 的因果依赖本质与 AR 范式存在根本冲突。

如下图所示，碰撞效应导致虚假依赖，编码任一空间 Token 时引入与其他所有 Token 的贝叶斯伪相关，破坏 AR 所需的因果图结构；

从而导致强化学习失序，非 AR 依赖使 Token 预测影响历史状态，无法满足贝尔曼方程，导致策略优化陷入局部最优困境。

实验证明，非空间 Token 的 RL 效果上限显著低于 AR Token。

基于此，Selftok 团队提出 Self-consistency Tokenizer：通过扩散模型反向过程的 AR 特性编码图像生成轨迹，每个 Token 对应扩散步骤的时间戳（如图 3）。

图 3

该方案实现三大突破：

1）AR 原生架构（自回归之本）：彻底摒弃空间先验，保持重建精度同时提升图文模态兼容性，为 dAR-VLM 预训练与 RL 微调奠定基础；

2）扩散范式统一（扩散之法）：直接贯通扩散模型与自回归架构，无需额外模块即可完成跨模态统一。

自回归等价于递归，可像归并排序算法（下左图）一样分而治之。

同理，将 x_0→x_1（下右图）的路径分解成两部分，x_0→x_t 由扩散模型采样得到，x_t→x_1 学习 token；

图 3.1

3）推理性能跃升（推理之用）：Selftok-Token 完美适配策略优化，使 dAR-VLM 获得类 LLM 的 RL 训练能力。

实验证明，无监督的 Selftok-Zero 在 GenEval 和 DPG-Bench 榜单分别以 92% 和 85.57 分超越基于 Spatial token 的 AR 范式模型，

验证了 Selftok token 与 AR 范式的组合威力。

方法简述

Tokenizer： Selftok tokenizer 主要由三部分构成：encoder，quantizer 与 decoder。整体的结构如图 4 所示：

图 4

Selftok 编码器采用双流架构：

图像分支继承 SD3 的 VAE 隐空间编码，文本分支创新性替换为可学习连续向量组以捕捉扩散特征，通过动态掩码机制提升计算效率。

核心量化器通过 EMA 更新的 codebook 和独创的 "code 偏移监测 - 重激活" 机制，解决传统训练不均衡问题，实现扩散过程与自回归建模的统一。

解码器基于 SD3 权重改进，文本分支采用 codebook embedding 替代传统输入，并通过时序感知 token 分配策略（随 timestep 缩减 token 数量）强化自回归特性。

为了进一步提升推理效率，渲染器通过引入 "画布"token 消除 timestep 依赖，在昇腾 910B2 上实现单卡推理速度从 8.2 秒压缩至 0.31 秒，同时完全保留重建质量。

生成路径离散化技术将连续扩散转化为 token 驱动确定性映射，奠定视觉自回归建模新范式。

图 6

Selftok 团队通过可视化对比揭示了 token 表征的本质差异：

1）渐进重建（左→右）：通过逐步掩码输入 token 序列测试重建能力。

VQGAN、FlowMo、VAR 因 token 与图像块强绑定，在短序列输入时呈现块状伪影；而 Selftok 即使保留极少量 token 仍保持全局语义连贯。

2）Token 插值（左→右）：通过逐步替换左右图像 token 实现插值。

传统方法因空间局部性产生断裂形变，Selftok 则实现平滑语义过渡，验证了自回归建模的理论优势。

Pretrain and SFT：在预训练阶段，模型架构基于 LLaMA-3-8B 进行扩展，在原有语言词表的基础上新增了 32,768 个图像 token 的词表。

正如前文所述，Selftok dAR-VLM 可以完全复用现有的 LLM 训练范式与训练框架。

具体实现上，该模型基于昇腾 MindSpeed 框架和昇腾 910B NPU 进行训练优化，整个流程被设计为两个关键阶段：

1.多模态对齐：这个阶段引入四种数据输入格式（如图 8 所示）来帮助模型实现模态的对齐，

分别为 text-to-image, image-to-text, image-only 与 text-only，使得模型从 LLM 转变为 VLM。

图 8

2.多任务对齐：这个阶段收集了高质量的图像与文本数据对模型在三类任务（如图 8 所示）上进行监督微调（sft）：

text-to-image, image-editing 与 image-understanding，进一步提升模型的能力上限并扩展模型的能力边界。

此外针对 AR token 的特性，Selftok 团队也设计了新的推理策略，会根据当前图像 token 的熵来确定是否进行 logit adjustment。

新的推理策略也帮助模型进一步提升了图像生成的效果。

公式 1

RL：Selftok 团队首先证明了 AR tokens 能够推导出贝尔曼方程，进而证明采用策略优化的 RL 算法具有最优解。

在此理论基础上，选择使用 GRPO 算法对模型进行优化。

不同于数学问题或代码生成这类能够获得精确 reward 的任务，文生图任务难以精确的评估生成效果与指令遵循能力。

为了解决这个问题，Selftok 团队设计了两类奖励函数：基于程序与基于 VQA 任务。

基于程序的奖励函数能够有效的评估生成图像中的物体属性、空间关系、数量等是否与 prompt 相符合，

团队使用目标检测模型来检测上述内容，并提高目标检测的阈值，在提升图文一致性的同时显著的提升了图像内容的合理性与美感；

基于 VQA 任务的奖励函数面向更加通用的场景，首先 prompt 会被分解为多个问题，随后使用 Internvl 与 GPT-4o 来回答这些问题，并计算出最终的 reward。

实验结果显示基于程序的奖励函数能够更加有效的提升模型的表现，在 GenEval Bench 上 Selftok-Zero 显著的优于包括 GPT-4o 在内的其他所有模型。

结果

Tokenizer 结果：Selftok tokenizer 在 ImageNet 上的多个重建指标都达到了 sota，

相比于其他的 tokenizer，Selftok tokenizer 对细节的重建效果更好，也更加贴近原始图片，量化结果如表 1 所示。

表 1

文生图结果：华为盘古多模态生成团队在 GenEval 与 DPG 两个 benchmark 上评测文生图的的表现。

其中在 GenEval Benchmark 上，基于 Selftok-sft 模型 RL 后的 sefltok-zero 大幅领先包括 GPT-4o 在内的所有模型，达到 92 的分数。

相比与 sft 模型，经过 RL 后的模型在多个子任务上都达到 SOTA，且大幅领先其他模型。如表 2 所示：

表 2

在 DPG Benchmark 上，Selftok-zero 仅次于 HiDream-I1，并在多个子项上达到 sota。

相比于 Selftok-sft，Selftok-zero 的表现全面提升，进一步证明了 Selftok token 在 RL 算法上的有效性。结果如表 3 所示：

表 3

可视化结果如图 9 所示：

图 9

图像编辑结果：Selftok 团队还在 PIE-Bench 上检测了模型的图像编辑能力，结果显示 Selftok 模型的编辑效果在编辑模型中也处于领先地位，

量化指标如表 4 所示，编辑过程可视化结果如图 10。

表 4

图 10

在多轮编辑任务中，Selftok 展示了精确的理解能力与非编辑区域的保持能力，编辑指令的遵循能力能够与 GPT-4o，Gemini-2.0 等匹配，如图 11 所示：

文章来自于微信公众号“机器之心”，作者 ：机器之心