연구진은 이미지 이해, 생성, 편집 능력을 향상시키는 새로운 방법인 Uni-Edit을 제안했어요. Uni-Edit은 기존의 복잡한 멀티태스킹 방식의 한계를 극복하고, 단일 작업과 데이터셋으로 성능 향상을 이끌어냈어요.
Uni-Edit은 이미지 편집 작업을 통해 모델의 시각적 이해와 생성 능력을 동시에 향상시키는 지능형 편집 작업으로, 기존 방식보다 효율적이에요. 연구진은 이를 위해 VQA 데이터를 활용해 복잡하고 효과적인 편집 지시 데이터를 생성했어요.
BAGEL과 Janus-Pro 모델 실험 결과, Uni-Edit만으로 튜닝했을 때 세 가지 능력 모두에서 성능이 향상되었으며, 추가적인 작업 없이도 종합적인 성능 향상을 확인할 수 있었어요.