Boogu-Image-0.1: Boosting Open-Source Unified Multimodal Understanding and Generation
Boogu-Image-0.1：开源统一多模态理解与生成模型
🧭 统一多模态理解与生成
通过数据/训练管线优化和Agent式推理扩展，在极低计算预算下实现逼近闭源的多模态生成性能
📌 工作参考价值（4 点）
- Agent式推理扩展用于线上服务：将推理时间计算量化为可控资源，通过增加推理步数提升生成质量，该范式可直接用于Agent推荐系统的多步决策、query生成等，在延时允许下动态扩展推理深度提升效果。
- 数据效率与成本控制：仅用2.08亿图片达到领先性能，训练成本压到40万美元。在推荐系统中，可借鉴其数据筛选、去重、质量过滤的流程，用小规模高质量多模态数据对齐用户偏好，降低数据采集成本。
- 多模态生成能力迁移至商品创意：模型支持高质量文本渲染和中文生成，可直接用于广告创意、商品海报、营销图片的自动生成，将生成式推荐从物品ID扩展到视觉内容创造。
- 开源与可重现性：提供全套训练代码与权重，推荐团队可基于此快速搭建企业级多模态生成服务，并融入检索增强或个性化微调，避免依赖黑盒API。