SkyworkUniPic 的核心特点在于其基于大规模高质量数据进行端到端的预训练，展现出良好的通用性和可迁移性。该团队致力于推动开放合作和创新共享，用户可以通过提供的链接获取模型权重、技术报告和代码仓库，方便开发者和研究者进行进一步的探索和应用。
SkyworkUniPic 借鉴了 GPT-4o 的自回归范式，通过结合图像理解、文本到图像生成和图像编辑任务，建立了一个真正统一的多模态模型架构。与传统的多模态模型不同，SkyworkUniPic 采用了 MAR 编码器和 SigLIP2 结构设计，这样的设计意图在于提升模型在理解、生成和编辑任务上的表现。
该模型的能力包括图文理解、图像生成和图像编辑。用户只需输入简单的提示词，SkyworkUniPic 就能理解图像内容、生成新图像，甚至进行风格转绘等编辑操作。其使用简便性和强大功能，使得这款模型在开发者中备受关注。
SkyworkUniPic 以其 1.5B 的轻量级参数规模，实现了近乎大型模型的性能，强调了 「小而美」 的技术设计理念。在各类评估中，该模型表现出色，尤其是在指令遵循、复杂指令生成和图像编辑方面，展现了优异的执行能力。
为确保 SkyworkUniPic 的高性能，团队还建立了精细化的数据构建和训练体系，通过使用精选的训练数据和创新的奖励模型，不断优化模型性能。通过多阶段的训练和渐进式任务引入，SkyworkUniPic 不仅提升了模型的理解和生成能力，还有效地解决了多任务训练中存在的挑战。
SkyworkUniPic 的发布为多模态人工智能模型的实用化应用提供了新的解决方案，极大地降低了技术门槛，鼓励更多开发者参与到这一领域的探索中来。
模型权重:
https://huggingface.co/Skywork/Skywork-UniPic-1.5B
技术报告:
https://github.com/SkyworkAI/UniPic/blob/main/UNIPIC.pdf
代码仓库:
https://github.com/SkyworkAI/UniPic
划重点:
🌟SkyworkUniPic 是昆仑万维推出的开源多模态统一预训练模型，集成了图像理解、生成和编辑功能。
💻模型采用 1.5B 的轻量级设计，性能接近大型模型，便于开发者使用。
📊通过精细化的数据构建和多阶段训练，SkyworkUniPic 在各类评估中表现出色，推动了多模态人工智能的发展。
