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title: "Show-o"
description: "Show-o（National University of Singapore (Show Lab)）：文生图；已验证。"
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pageSource: generated
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Show-o（Xie 等，新加坡国立大学 Show Lab 与 ByteDance，arXiv 2408.12528）是一个 1.3B 的单一 Transformer，把多模态理解与生成放在同一套权重里。它从 Phi-1.5 初始化，而不是把独立扩散专家接到 MLLM 上。

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记录论文为[Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation](https://arxiv.org/abs/2408.12528)（ICLR 2025, 2024）。

项目页：[showlab.github.io/Show-o](https://showlab.github.io/Show-o/)。代码：[showlab/Show-o](https://github.com/showlab/Show-o)。

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## 用来做什么

任务是 catalog 静帧而不是视频时，用 `show-o`。

Transformer 是带逐层 QK-Norm 的 Phi-1.5，词表额外增加 8,192 个可学习图像 token。统一 prompt 用 [MMU]/[T2I] 标明任务，用 [SOT]/[EOT]、[SOI]/[EOI] 框住文本与图像。训练同时做 mask-token prediction 与 next-token prediction（L_MTP + α L_NTP）。生成从全 [MASK] 开始、按 T 步逐步揭开，步数大约是自回归解码图像的 1/20；树内运行时默认 256 像素、CFG 3.0、18 步。该模型由新加坡国立大学（Show Lab）发布。

catalog 记录的任务包括 multimodal-generation、文生图。别名包括 `show_o`、`showo`。模态上，它接受文本、图像，输出图像、文本。

## 运行时契约

可选 `prompt`、`input_path`、`interactions`、`fps`、`guidance_scale`；产物 `show_o.png`。

CLI task profile：`default`。绑定的 pipeline 类是 `ShowOPipeline`。

系列状态：**已验证**。

已验证的 WorldFoundry 路径仅 T2I——请相应设置 mode，预期产物为 generated_image。 论文默认分辨率 256；封装使用 classifier-free guidance（默认 3.0）和 18 步离散扩散。 权重为 MIT，位于 showlab/show-o，并记录 MAGVIT-v2 与 Phi-1.5。 论文中的图像理解与编辑模式此处尚未接线。

仅接通文生图；MMU、补全与外推是后续工作。

## 在 WorldFoundry 中运行

catalog 启动命令是 `worldfoundry-eval run show-o --pipeline.task-profile default`。上方命令构建器按已记录任务切换 `--pipeline.task-profile`，发出的仍是 `worldfoundry-eval run`。

运行环境是统一 profile `worldfoundry-unified-cu128`（Python 3.11，CUDA 11.3）。

记录的权重仓库包括 `showlab/show-o`、`showlab/magvitv2`、`microsoft/phi-1_5`。准备环境并检查本地资产：`bash scripts/inference/prepare_model_infer.sh show-o`；下载缺失的公开权重时加 `--download`。

记录 license 为 mit；状态：**已验证**。

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