Adobe Research与KAIST提出FlowTool：把修图工具参数当作条件生成问题，参考指标最高降低L1 28.8%、L2 47.4%，推理延迟至少降50倍
Adobe Research与KAIST的研究者提出FlowTool，用条件整流流（conditional rectified flow）直接建模图像与指令条件下的高质量修图工具参数分布，以视觉语言模型骨干加DiT参数生成器和工具存在性预测头替代自回归MLLM的推理与逐token数值生成，在MMArt-Bench、FlowTool-Eval、ArtEdit-Bench和MIT-Adobe5K上参考指标优于专用MLLM编辑智能体与专有MLLM，并在无参考评测中与专有模型相当，同时把推理延迟降低至少50倍、峰值显存降低近2倍。