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文摘受权转载自学术头条
经久以来，狡计机视觉规模主流的表征学习武艺，如监督判别、对比学习、自举、自编码等，险些都与生成式建模无关。早期的生成式视觉预考验虽展现出随规模提高而增强的趋势，但举座遵守经久逾期于非生成式武艺。
与此同期，图像和视频生成模子在以前一年展现出惊东说念主的合成才智，也偶尔显走漏零样本视觉主意的迹象。一个经久存在的预见因此再次受到温雅：能够“创造”视觉内容的模子，是否也具备“主意”视觉内容的才智？此前的关系尝试，要么难以让生成模子按提醒输出可量化评估的扫尾，要么需要加入特意模块并进行全量微调，从而点火通用性。
为陈说这一问题，Google DeepMind 团队推出了 Vision Banana。这是一款以 Nano Banana Pro（NBP）为底座，并通过轻量提醒微调打造的通用视觉模子。值得老成的是，何恺明、等学者也参与签字，这项使命在一定进程上代表了参谋团队对通用视觉基础模子地点的最新判断。
论文集会：https://arxiv.org/pdf/2604.20329
中枢论断很平直：只需在 NBP 原始考验数据中以极低比例混入视觉任务数据，并将扫数视觉任务的输出调处再行参数化为 RGB 图像，模子就能在 2D 与 3D 视觉主意的多项 benchmark 上达到或卓著 SAM 3、Depth Anything 3、Lotus-2 等专用模子，同期保留原有的图像生成才智。
Vision Banana：生成即主意
Vision Banana 的武艺灵感来沸腾言语模子（LLM）的考验范式。在中，生成式预考验产出“基础模子”，而提醒微调携带模子按照特定提醒和姿色生成文本。参谋团队将这一想路行使到视觉规模：把图像生成模子当作“基础模子”，通过提醒微调让它按照 prompt 条款生成指定姿色的视觉输出。
图｜参谋团队通过对 Nano Banana Pro 进行提醒微调，揭示了图像生成器潜在的视觉主意才智。经过提醒微调的模子 Vision Banana 能够以精准的姿色生成可视化扫尾，从而扶助在主流基准测试上进行评估。
1.将视觉任务重构为图像生成
这是通盘武艺的中枢翻新。岂论是分割掩码、深度图，如故名义法线，视觉任务的输出都被调处参数化为 RGB 图像。具体作念法是想象一套“可解码的可视化决议”，让生成扫尾既能被东说念主眼识别，也能通过明确法例逆向还原为物理量或语义标签。
以语义分割为例，参谋团队给模子的 prompt 是“用纯黄色 <255， 255， 0> 分割滑板类别”。评估时，只需聚类扫数接近 <255， 255， 0> 的像素，即可得到滑板的掩码。
这种政策带来三个要道上风：调处模子即可扶助多种任务，只需改革 prompt，无需修改权重；新增考验数据需求极低，提醒微调主如果教模子如何将视觉扫尾姿色化为 RGB 输出；同期保留原始图像生成才智，因为输出推行上一经 RGB 图像。
2.轻量级提醒微调政策
参谋团队将视觉任务数据以极低比例混入 Nano Banana Pro 的原始考验数据中进行结伴考验。低比例羼杂能够确保视觉任务对皆不会龙套模子已有的生成先验。
2D 任务套件包括指代抒发分割、语义分割和实例分割；3D 任务聚焦单目度量深度臆度与名义法线臆度。考验数据方面，2D 任务领受里面模子对集会图像生成的标注，3D 任务领受渲染引擎生成的合成数据。
要道在于，扫数评测基准对应的考验数据均未被纳入提醒微调羼杂数据中，因此扫尾能够更信得过地反应模子的通用泛化才智。
3.深度值到 RGB 的可逆双射
深度臆度是论文中技能细节最聚首的部分。深度值范围是 [0， ∞)，RGB 值域是 [0， 1]^3，如安在两者之间汲引可逆映射，是中枢问题。
参谋团队当先对深度值进行 power transform，快要距离深度的鉴别率拉高，同期压缩远距离深度的鉴别率，这也安妥机器东说念主执取等任务中近处物体更伏击的直观。随后，再将归一化后的距离值沿 RGB 立方体角落进行分段线性插值，方式雷同 3D Hilbert 弧线的初次迭代。
由于这两个变换都严格可逆，最终酿成了从 [0， ∞] 到 [0， 1]^3 的双射映射。考验阶段，将 ground-truth 深度映射为 RGB 当作监督想象；推理阶段，再进行反向解码，即可收复度量深度。
为提高鲁棒性，考验数据还加入了 Plasma、Inferno、Viridis、灰度等多种替代色图增强。值得老成的是，竞博体育JBO(中国)官网该深度模子透顶基于合成数据考验，莫得使用任何信得过天下深度数据，同期考验与推理经过均不依赖相机表里参。
遵守如何样？
参谋团队在 2D 分割、3D 深度臆度、名义法线臆度三类任务上，对比 Vision Banana 和各规模行家模子进行了全面评测。扫尾如下：
图｜经过提醒微调后，Vision Banana 在视觉生成与理免除务中的性能推崇。
2D 分割：在 Cityscapes 语义分割任务中，Vision Banana 的 mIoU 达到 0.699，较 SAM 3 的 0.652 提高 4.7 个点，成为推崇最强的洞开词汇模子。在 RefCOCOg 指代分割任务中，cIoU 达 0.738，逾越 SAM 3 Agent 的 0.734。在 ReasonSeg 推理分割任务中，相助 Google 的 Gemini 2.5 Pro 后，gIoU 达 0.793，高于 SAM 3 Agent 的 0.770，并逾越了在考验集上考验的 X-SAM 和 LISA。实例分割是独一稍弱的神情，在 SA-Co/Gold 上 pmF1 为 0.540，略低于 DINO-X 的 0.552。
表｜Vision Banana 与各分割数据集上的 SOTA 武艺的对比扫尾。
3D 深度臆度：在 6 个主流基准上的平均 δ1 精度达到 0.882，较 UniK3D 提高近 6 个点，AbsRel 较 MoGe-2 下落约 20%。在 Depth Anything 3 评测使用的四个数据集（NYU、ETH3D、DIODE、KITTI）上，Vision Banana 的平均 δ1 为 0.929，优于 Depth Anything 3 的 0.918。
表｜零样本迁徙诞生下的单目度量深度臆度扫尾。Vision Banana 在考验和推理阶段均不使用相机内参的情况下，在公开数据集上赢得了更优的扫尾。
名义法线臆度：在三个室内数据集上，Vision Banana 赢得最低平均角度差错，mean 为 15.549，median 为 9.300，优于 Lotus-2 的 mean 16.558。在户外 VKitti 场景中，其推崇与 Lotus-2 持平。值得老成的是，Lotus-2 曾在 Virtual KITTI 2 上进行考验，而 Vision Banana 严格保持 zero-shot 诞生。
表｜名义法线臆度扫尾。Vision Banana 在室内数据集上平均赢得了最低的均值和中值角度差错，并在室外场景上与此前的 SOTA 武艺持平。
生成才智保留：在 GenAI-Bench 文生图对比中，Vision Banana 相对基础模子 Nano Banana Pro 的胜率为 53.5%；在 ImgEdit 图像剪辑任务中，胜率为 47.8%。这标明经过轻量级 instruction-tuning 后，模子的生成才智依然保持踏实。
还需要作念什么？
参谋团队暗示，Vision Banana 并非完满，还需要在改日使命中不绝阅兵。
举例，Vision Banana 的实例分割性能仍逾期于 SAM 3，在 SA-Co/Gold 数据集上仍有差距。论文指出，部分原因在于 Vision Banana 并未将 SA-Co 纳入考验数据，而 SAM 3 则基于该数据进行考验。同期，这项任务自己也对按类推理政策建议了挑战。
狡计支拨亦然现时的适度之一。参谋团队指出，现阶段使用 NBP 规模的图像生成器进行视觉主意，其推理本钱高于轻量级专用模子。如果要大规模部署生成式视觉框架，仍需进一步提高速率并镌汰本钱。
现在的评估范围仅限于单目图像输入，改日可拓展至多视角输入和视频输入。参谋视频生成器是否能够学习到更丰富的期间感知表征，也被视为值得探索的地点。扩大 instruction-tuning 任务的各样性，大致能像 LLM 相似开释更强的跨任务泛化才智。此外，将基础视觉模子与大言语模子协同集成，用于增强跨模态推理，亦然下一阶段的伏击地点。
从更宏不雅的角度看，这项使命试图将 LLM 时期“预考验产出通用基座、instruction-tuning 把基座对皆到具体任务”的范式引入视觉规模。如果图像生成能够成为视觉的通用接口，那么“生成”与“主意”这两条底本相对零丁的参谋阶梯，改日或将集聚到归拢个基础视觉模子之中。
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