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　　CLIP + MSE：最小化预测表征与 CLIP 真实表征之间的 MSE， 比如 Emu2、SeedX。在生成图片的时候，自回归模型生成视觉特征，基于这个视觉特征，使用一个扩散模型来解码图片。CLIP + Flow Matching：以自回归模型预测的视觉特征为条件，使用流匹配损失来训练 Diffusion Transformer，以预测真实的 CLIP 表征。在生成图片的时候，自回归模型生成视觉特征，基于这个视觉特征，Diffusion Transformer 生成一个 CLIP feature，然后再基于这个 CLIP feature，使用一个轻量的扩散模型来解码图片。整个过程涉及两次扩散过程，第一次生成 CLIP feature，第二次生成真实图片。VAE + Flow Matching：以自回归模型预测的视觉特征为条件，使用流匹配损失来训练 Diffusion Transformer，以预测真实的 VAE 表征。在生成图片的时候，自回归模型生成视觉特征，基于这个视觉特征，Diffusion Transformer 生成一个 VAE feature， 由 VAE 解码器来生成真实图片。

　　研究者发现将图像生成集成到统一模型时，自回归模型对语义级特征（CLIP）的学习比对像素级特征（VAE）的学习更为高效。同时，将流匹配 (Flow Matching)作为训练目标能够更好地捕捉图像分布，从而带来更丰富的样本多样性和更出色的视觉质量。同时有两个阶段的扩散过程，相对于传统的一个阶段的扩散模型，将图像生成分解成了两个阶段，第一阶段自回归模型和 diffusion transformer 只负责生成语义特征，第二阶段再由一个轻量的扩散模型来补全 low-level 特征，从而大幅减轻训练压力。