Echo-4o: Harnessing the Power of GPT-4o Synthetic Images for Improved Image Generation

📄 arXiv: 2508.09987v1 📥 PDF

作者: Junyan Ye, Dongzhi Jiang, Zihao Wang, Leqi Zhu, Zhenghao Hu, Zilong Huang, Jun He, Zhiyuan Yan, Jinghua Yu, Hongsheng Li, Conghui He, Weijia Li

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-13

备注: 19 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出Echo-4o以解决图像生成中的数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 合成图像 图像生成 多模态学习 数据集 评估基准 GPT-4o 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有的图像生成方法在处理稀有场景时表现不足，且真实数据集常常包含复杂的背景噪声。
  2. 本文提出了Echo-4o-Image合成数据集，利用GPT-4o生成高质量图像，以弥补真实数据集的盲点。
  3. 实验结果显示，Echo-4o在标准基准上表现强劲，并在多个指标上对其他基础模型实现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

最近，GPT-4o因其在图像生成中的强大表现而受到广泛关注，但开源模型仍然滞后。本文探讨了使用GPT-4o生成的合成图像的优势，指出其能够补充真实数据集中稀有场景，并提供干净可控的监督信号。基于此，本文引入了Echo-4o-Image，一个由GPT-4o生成的180K规模合成数据集，并通过微调统一的多模态生成基线Bagel，获得了Echo-4o。此外，提出了两个新的评估基准GenEval++和Imagine-Bench，以更准确地评估图像生成能力。实验结果表明，Echo-4o在标准基准上表现优异，并在多个指标上对其他基础模型（如OmniGen2、BLIP3-o）实现了一致的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图像生成中真实数据集稀缺和噪声干扰的问题。现有方法在处理稀有场景时效果不佳，且真实数据常存在文本与图像内容的不对齐。

核心思路：通过生成合成图像来补充真实数据集中的稀有场景，并提供更干净的监督信号，以提高文本与图像的对齐精度。

技术框架：整体架构包括合成数据集的生成、基于该数据集的模型微调，以及新的评估基准的设计。主要模块包括数据生成模块、模型训练模块和评估模块。

关键创新：最重要的创新在于引入了Echo-4o-Image合成数据集，并提出了GenEval++和Imagine-Bench两个新的评估基准，显著提升了图像生成的评估标准。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数和网络结构设计，以确保合成图像的质量和生成的多样性，同时优化了训练参数以提升模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，Echo-4o在标准基准上表现优异，尤其是在GenEval++和Imagine-Bench上，显著提高了图像生成的准确性和多样性。此外，应用Echo-4o-Image于其他基础模型（如OmniGen2、BLIP3-o）时，均实现了性能的一致提升，验证了数据集的强转移性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、游戏设计、虚拟现实等，能够为这些领域提供高质量的合成图像，帮助解决数据稀缺问题。未来，随着合成图像技术的不断发展，可能会在更多实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recently, GPT-4o has garnered significant attention for its strong performance in image generation, yet open-source models still lag behind. Several studies have explored distilling image data from GPT-4o to enhance open-source models, achieving notable progress. However, a key question remains: given that real-world image datasets already constitute a natural source of high-quality data, why should we use GPT-4o-generated synthetic data? In this work, we identify two key advantages of synthetic images. First, they can complement rare scenarios in real-world datasets, such as surreal fantasy or multi-reference image generation, which frequently occur in user queries. Second, they provide clean and controllable supervision. Real-world data often contains complex background noise and inherent misalignment between text descriptions and image content, whereas synthetic images offer pure backgrounds and long-tailed supervision signals, facilitating more accurate text-to-image alignment. Building on these insights, we introduce Echo-4o-Image, a 180K-scale synthetic dataset generated by GPT-4o, harnessing the power of synthetic image data to address blind spots in real-world coverage. Using this dataset, we fine-tune the unified multimodal generation baseline Bagel to obtain Echo-4o. In addition, we propose two new evaluation benchmarks for a more accurate and challenging assessment of image generation capabilities: GenEval++, which increases instruction complexity to mitigate score saturation, and Imagine-Bench, which focuses on evaluating both the understanding and generation of imaginative content. Echo-4o demonstrates strong performance across standard benchmarks. Moreover, applying Echo-4o-Image to other foundation models (e.g., OmniGen2, BLIP3-o) yields consistent performance gains across multiple metrics, highlighting the datasets strong transferability.