6月27日深夜，阿里推出多模态统一理解与生成模型Qwen VLo。该模型不仅能够“看懂”世界，更能基于理解进行高质量的再创造，具有三大亮点：理解和生成更准确，支持开放指令编辑修改图片，多语言指令支持。 

用户即日起可以通过Qwen Chat访问该模型（预览版），比如直接发送类似“生成一张可爱猫咪的图片”的提示来生成图像，或者上传一张猫咪的图片并要求“给猫咪头上加顶帽子”来修改图像。 

Qwen VLo以一种渐进式生成方式生成图片。在生成过程中，模型会对预测的内容不断调整和优化，从而确保最终结果更加和谐一致，在提升视觉效果同时带来更灵活和可控的创作体验。 

理解和生成更准确，支持开放指令修改图片 

从最初的QwenVL到Qwen2.5 VL ，阿里本次推出的Qwen VLo在原始多模态理解与生成能力上进行了全面升级。 

以下是Qwen VLo的核心亮点： 

1、更精准的内容理解与再创造 

以往的多模态模型在生成过程中容易出现语义不一致的问题，例如将汽车误生成其他类型的物体，或者无法保留原图的关键结构特征。而Qwen VLo通过更强大的细节捕捉能力，能够在生成过程中保持高度的语义一致性。 

2、支持开放指令编辑修改生成 

用户可以通过自然语言提出各种创意性指令，如“将这张画风改为梵高风格”、“让这张照片看起来像19世纪的老照片”或“给这张图片添加一个晴朗的天空”。Qwen VLo能够灵活响应这些开放性指令，并生成符合用户预期的结果。 

无论是艺术风格迁移、场景重构还是细节修饰，模型都能应对。甚至一些传统的视觉感知人物如预测深度图、分割图、检测图以及边缘信息等也可以通过编辑指令轻松完成。 

更进一步，像很多更复杂的指令，比如一条指令中同时包含修改物体、修改文字、更换背景，模型也能完成。 

3、多语言指令支持 

Qwen VLo支持包括中文、英文在内的多种语言指令，打破了语言壁垒，为全球用户提供了统一且便捷的交互体验。 

像人类画师一样精细创作，一句话“指哪改哪” 

Qwen VLo更像一个人类画师, 根据自己的理解再进行创作，下面是一些具体的例子。 

1、该模型能够直接生成图像，并对其进行修改，例如替换背景、添加主体、进行风格迁移，甚至可以完成基于开放指令的大幅修改，包括检测和分割等视觉感知任务。 

用户：生成一个可爱的柴犬 

Qwen VLo： 

用户：背景改成草原 

Qwen VLo： 

用户：给它带上红色帽子和黑色透明墨镜,帽子上写着“QwenVLo” 

Qwen VLo： 

用户：变成吉卜力风格 

Qwen VLo： 

用户：变成3d Q版风格 

Qwen VLo： 

用户：把它放到水晶球里 

Qwen VLo： 

用户：桌面上摆着这个水晶球，生成以一个人的第一视角在公园的圆形咖啡桌上在笔记本上画画 

Qwen VLo： 

用户：用蓝色的蒙版检测框框出图中的笔 

Qwen VLo： 

用户：用粉色的mask分割出图中的狗狗边缘 

Qwen VLo： 

2、Qwen VLo会根据自己的理解进行重新创作，这意味着在风格转换和迁移方面拥有更大的发挥空间，比如将卡通变为写实、将形象变成气球等有趣的生成效果。 

用户：变成真实照片 

Qwen VLo： 

用户：背景换成埃菲尔铁塔 

Qwen VLo： 

用户：变成气球飘到空中 

Qwen VLo： 

用户：把西瓜换成榴莲 

Qwen VLo： 

3、Qwen VLo在图像与指令理解上的优势使其能够更好地解析复杂指令，一条指令中可以包含多个操作和修改，从而一次性完成多重任务，例如生成海报、组合物体等。 

Qwen VLo： 

4、Qwen VLo除了能对图像的编辑和再创作，还可以完成一些对已有信息的标注，比如检测、分割、边缘检测等。 

用户：生成摆满水果的桌面 

Qwen VLo： 

用户：预测边缘检测图 

Qwen VLo： 

用户：用红色mask分割图中香蕉的边缘 

Qwen VLo： 

5、Qwen VLo可以支持多张图像的输入理解和生成。（多图输入的功能还没有正式上线） 

用户：把这些洗浴用品，放到这个红色的篮子里面 

Qwen VLo： 

6、除了图文同时输入的情况，Qwen VLo也支持文本到图像的直接生成，包括通用图像和中英文海报等。 

用户：Epic anime artwork of a wizard atop a mountain at night casting a cosmic spell into the dark sky that says “Qwen VLo!” made out of colorful energy 

（一幅史诗级的动漫艺术作品：夜晚，一位巫师立于山顶，向黑暗的天空施展宇宙咒语，由彩色能量构成的“Qwen VLo!”字样在夜空中显现。） 

Qwen VLo： 

7、Qwen VLo支持动态长宽比的图像生成，对于长宽比高达4:1，1:3等细长类型图像也能轻松掌握。（极端长宽比图像生成功能还没有正式上线。） 

用户：动漫插画；水彩手绘；前景是草坡，草坡上有个人在奔跑，动态感，然后是厚重的白云；蓝色背景；颜色层次多渐变；过渡自然和谐 

Qwen VLo： 

8、作为统一的理解与生成模型，Qwen VLo还可以对生成的内容进行再分析和理解，例如识别生成图片中的狗和猫的品种。 

用户：Generate a puppy and a kitten. 

Qwen VLo： 

用户：What breed of cat and dog is this? 

Qwen VLo： 

结语：统一理解与生成，看图说话再升级 

Qwen VLo还创新性地引入了一种全新的渐进式生成机制，这一机制不仅提升了生成效率，还适用于需要精细控制的长段落文字生成任务。 

同时，Qwen VLo还属于预览阶段，在生成的过程可能存在不符合事实、不完全和原图一致、指令不遵循、在识别生图和理解的意图不够稳定的问题。 

未来，模型不仅可以用文本回答问题，还可以用图像来传递想法和含义。例如，生成示意图、添加辅助线、标注关键区域等功能，都将为用户提供更多元化的交流手段。 

与此同时，具备输出能力的多模态模型也为研发者提供了新的监督方式。通过生成任务，他们们可以更好地帮助模型理解世界。 

本文来自微信公众号 “智东西”（ID：zhidxcom），作者：李水青，36氪经授权发布。