AutoRef 自动优化图像生成 harness,FLUX.2 小模型比肩闭源旗舰
Yuta Oshima · hf · 2026-09-30
AutoRef:自动优化多参考图生成的 harness
多参考图生成是难点:模型常漏掉或重复参考图中的主体,或让多个主体看起来像生硬拼贴。已有方案用「图像生成 agent」(生成模型 + 推理模型 + 可执行 harness)来组合,但 harness 手工设计效果参差,难以预测改动收益。
方法:AutoRef 在生成模型和推理模型完全冻结的前提下,用一个 coding agent 迭代重写 harness 代码。关键设计是把「提供改进反馈的任务」与「用于候选筛选的任务」分开,并从 beam search 保留的 top-ranked harness 继续搜索。
结果:
- 发现的 AutoRef-Harness 将开源 FLUX.2 [klein] 4B 在 MultiBanana 基准的 held-out 四参考图任务上从 5.72 提升到 7.37,达到或超过 Nano Banana Pro、GPT-Image-1.5 等闭源模型
- 同一 harness 无需重新优化,在更换生成模型、参考图数量、基准、评估器或推理模型时依然有效,显示良好的泛化性
所属事件:AutoRef 开源：自动优化多参考图生成流程(2 条相关)→
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