其核心在于，VIBE 采用创新的通道级级联（channel-wise concatenation）技术，将参考图像的潜在表示（latents）直接与加噪的扩散潜在表示融合，从而在保持 token 数量和计算效率的同时，避免了传统基于序列的方法带来的注意力成本膨胀。该系统通过注入到冻结的 VLM 中的可学习元 token（meta-tokens）来桥接模态，这些元 token 将“在沙发上加一只猫”或“将背景改为夜景”等指令情境化，生成引导扩散过程的条件特征，这些特征通过轻量级的 Transformer 连接器进行路由。该架构支持多样化的编辑，从属性调整、对象移除到背景替换和目标添加，同时在复杂场景中保持解剖学的准确性和语义保真度。
VIBE 的训练方案涵盖四个精心设计的阶段——在文本到图像数据上进行连接器对齐、在多分辨率（最高达 2048x2048）下使用混合编辑三元组和 T2I 注入进行预训练、在 680 万个精心策划的对上进行监督微调，以及用于偏好对齐的 Diffusion-DPO——这使得它在 ImgEdit 和 GEdit 基准测试中表现出色，在需要高度保持性的任务中优于更大的模型。数据策展工作借鉴了修复后的 UltraEdit、真实世界的三元组、虚拟试穿和自举构图，并辅以光度调整、身份保持提示以及对伪影和不一致性的严格过滤。VIBE 开放发布，赋予创作者和开发人员能力，使其能够在从本地工作站到边缘设备的管线中部署快速、一致的图像编辑，重新定义了可访问的视觉内容创建。
