SenseNova-U1.5：原生统一视觉模型

SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence

9月11日新公开技术报告，模型8月已发布。通过空间重建和多专家蒸馏兼顾读图与生成，完整训练流程仍待开放。

首次公开：2026-09-10 · 收录：2026-09-12

作者

Diao, Haiwen；Wang, Jiahao；Ding, Chenjing；Deng, Hanming；Chen, Jiangnan；Zhang, Ruixi；Wang, Ruohui；Tong, Wenwen；Fan, Xiangyu；Wang, Yubo；Zhu, Yue；Niu, Yuwei；Bai, Zhengqi；Lin, Zhiqian；Yang, Zhitao；Cai, Zhongang；Yang, Bo；Feng, Chen；Lv, Chengguang；Liu, Guangjia；Wang, Guanlin；Zhang, Hanyu；Yu, Haojia；Xiao, Hongcan；Wang, Hongli；Wu, Huan；Zhong, Huaping；Fang, Jian；Fan, Jianan；Li, Jiaqi；Lu, Jiefan；Zuo, Jing；Ni, Jingcheng；Xu, Junxiang；Dai, Linjun；Xu, Mutian；Yan, Peishen；Wu, Penghao；Mao, Ruijie；Wang, Ruisi；Bai, Shihao；Yang, Shuang；Yang, Shuya；Zheng, Shuyan；Wu, Silei；Li, Siying；Chu, Tao；Zhong, Tianbo；Zhou, Tongxi；Luo, Weichao；Fan, Weichen；Jia, Wenhao；Gao, Wenjie；Kong, Xiangli；Li, Yan；Yong, Yang；Wen, Zimo；Qian, Zixuan；Sun, Wenxiu；Gong, Ruihao；Wang, Quan；Lu, Lewei；Yang, Lei；Liu, Ziwei；Lin, Dahua

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阅读笔记

SenseNova-U1.5 的新进展是 9 月 11 日公开技术报告。模型与权重在 8 月已经发布，这次可以更仔细地看它如何训练：一个 8B 参数架构同时承担视觉理解和生成，不依赖单独的视觉编码器或 VAE 图像压缩器。

报告中值得注意的是训练分工。团队先针对审美、文字、信息图和编辑等能力训练不同专家，再通过多专家蒸馏，把它们的长处汇入统一模型。空间重建训练则用来加强画面结构，配合原生 4K 生成。这些做法试图兼顾“理解画面内容”和“准确画出细节”，两者并不会自动同步进步。

现有权重和推理代码可以获取，U1.5 的完整训练流程仍待开放。官方部分高分使用了提示词增强，比较时需把这一步计入工作流。项目也列出了密集文字出错、复杂编辑漂移等问题；对中文信息图来说，能生成一张好看的示例，与能稳定交付可用图片，仍是两回事。

判断：新的是技术报告；权重8月20日已发，报告补齐多专家蒸馏、空间重建与评测条件，不能重报模型首发。
原始论文：https://arxiv.org/abs/2609.11929
本期资料：https://www.asteronline.cn/juju-radar/2026-09-12/
AI辅助整理。

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