长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。同时，「SFT-only」的范式在确保代码可执行性和高视觉保真度方面存在显著瓶颈 。

在此背景下，中科院 & 美团研究团队推出了 VinciCoder，一个旨在打破 SFT 瓶颈的统一多模态代码生成模型。VinciCoder首次将强化学习的奖励机制从文本域转向视觉域，提出视觉强化学习（ViRL），专攻 SFT 无法解决的视觉保真度难题。

本文提出的系统性框架VinciCoder，通过 “大规模 SFT + 粗细粒度 ViRL” 的两阶段策略，有效统一了从图表、网页、SVG 到科学绘图（LaTeX、化学分子）等多样化代码生成任务 。

(相关资料图)

• 论文标题：VinciCoder: Unifying Multimodal Code Generation via Coarse-to-fine Visual Reinforcement Learning
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2511.00391
• Github 链接：https://github.com/DocTron-hub/VinciCoder

数据代码模型权重已开源。

核心创新与技术突破

该论文同样对传统 SFT 范式的局限性进行了深入分析，发现其关键问题在于训练目标与最终任务之间存在 “视觉鸿沟”：

• 目标是局部的：SFT 采用自回归的 “下一词元预测” 目标 ，这本质上是局部的，无法为代码 “可执行性” 等全局属性提供监督信号 。
• 缺乏视觉反馈：模型在训练时完全看不到代码的渲染结果 。这是一个致命缺陷，因为在代码中 “微小的修改就可能导致渲染图像发生巨大变化” 。

这种 “视觉 - 代码” 监督的缺失，直接导致了两个关键问题：

• 保真度低且不可靠：模型仅在词元层面（token-level）进行优化 ，无法保证渲染出的图像在视觉上与输入对齐，也无法保证代码可以成功执行 。
• 泛化能力差：依赖特定任务的数据集进行 SFT，难以形成一个统一的多模态代码生成框架 。

考虑到 SFT 的根本局限性，研究者认为必须引入一个能够提供全局视觉反馈的机制。然而，传统的 RL 方法依赖难以泛化的 “基于规则的文本奖励” 。VinciCoder 的破局点在于 ——将奖励机制从文本域彻底转向视觉域

VinciCoder 的核心思路是：用大规模、多样化的 SFT 构建强大的代码基础能力 ，再通过创新的 ViRL 策略专门优化 SFT 无法触及的视觉保真度和可执行性 。训练框架由「1.6M 大规模 SFT 阶段」和「42k 粗细粒度 ViRL 阶段」两部分组成 ，核心是通过两阶段协作，同时实现强大的代码理解与高保真的视觉对齐。

1. 大规模 SFT 语料库与代码优化任务

研究团队首先构建了一个包含1.6M 图像 - 代码对的大规模监督微调（SFT）语料库 。该语料库不仅覆盖了直接代码生成任务，还引入 “视觉代码优化” 的新任务 。在这项任务中，模型会接收到一个目标图像和一个 “有缺陷” 的代码片段（包含逻辑错误或只能部分渲染）。模型的目标是修正这段代码，使其视觉输出与目标图像精确对齐 。这一设计极大地提升了模型在代码层面的纠错和优化能力，为后续的强化学习阶段奠定了坚实基础 。

2. 从 “文本奖励” 到 “视觉奖励”：粗细粒度 ViRL 框架

传统 SFT 训练在多模态代码生成上存在根本缺陷：它缺乏 “视觉 - 代码” 的闭环反馈 ，且无法保证代码的全局可执行性 。

为解决此问题，VinciCoder 引入了视觉强化学习 (ViRL) 框架。该框架摒弃了传统强化学习中脆弱的、基于规则的 “文本奖励” ，转而从视觉直接获取奖励信号 。

其核心突破在于一套粗 - 细粒度（Coarse-to-fine）视觉奖励机制：

• 渲染与编码：模型生成的代码被实时渲染成图像 。
• 粗粒度（全局）：通过下采样生成缩略图，评估整体结构的相似性 。
• 细粒度（局部）：将高分辨率图像分割为多个局部图块（patches），精确计算局部细节的保真度 。
• ViT 奖励模型：使用 DINOv2-L 计算渲染图像与目标图像在两个粒度上的视觉相似度，作为奖励信号。
• 对齐奖励：引入一个辅助的语言对齐奖励，用于惩罚生成了错误代码语言（如要求 Python 却生成了 LaTeX 的行为）
• 策略优化：采用群组相对策略优化 (GRPO) 算法 对模型进行微调，显著提升视觉对齐度和代码可执行性。

据我们所知，VinciCoder 是第一个应用强化学习（RL）来实现统一视觉代码生成领域中 “跨领域视觉保真度” 提升的视觉语言模型

实验结果与性能表现

论文在五大多模态代码生成基准上进行了全面实验，对比了包括 Qwen、InternVL 等开源模型以及 Gemini-2.5-Pro、Claude-4.5、GPT-5 等闭源模型 ，核心结果如下：

实验结果令人瞩目：VinciCoder 在多个主流多模态代码生成基准上均取得了卓越表现。

• SOTA 性能：VinciCoder 在开源模型对比中树立了新的 SOTA 标准 ，其性能显著优于所有同等规模的竞争对手 。
• 媲美闭源模型：在如 Image-to-SVG 和化学分子式生等高难度任务上，VinciCoder 展现出超越顶尖闭源模型的卓越性能 。
• 策略有效性：消融实验证明，仅 SFT 阶段的 VinciCoder-SFT 就已建立起强大的基线 ；而 ViRL 阶段的引入，则成功将模型性能提升至 SOTA 水平 ，充分验证了 SFT-ViRL 两阶段策略的压倒性优势。

研究意义与应用前景

VinciCoder 的研究不仅在技术上取得了重大突破，也为多模态代码生成领域提供了全新的研究范式：

• 验证 RL 新路径：证明了 “视觉强化学习” 是突破 SFT 瓶颈、提升代码视觉保真度的有效途径，将奖励机制从文本域成功扩展到视觉域 。
• 统一框架的实现：打破了过去模型 “各自为战” 的狭隘范式 ，提供了一个强大的统一框架，能够处理包括 Python、HTML、SVG、LaTeX 乃至化学 SMILES 在内的多样化代码生成任务 。
• 高保真度奖励机制：“粗 - 细粒度” 奖励设计为处理高分辨率、高复杂度视觉输入的 RL 任务提供了健壮且可扩展的解决方案 。

结论

VinciCoder 的核心价值并非单纯地堆砌 SFT 数据，而是通过 “SFT + 粗细粒度 ViRL” 的组合，证明了 “以视觉反馈指导代码生成” 的可行性与优越性。这一思路不仅解决了传统 SFT 范式在可执行性与视觉保真度上的痛点，也为后续通用多模态智能体的研发提供了新的思路。

在总体思路上，该论文的思路与 R1-Style 方法高度相关，都验证了强化学习在提升基础模型高级能力上的巨大潜力。VinciCoder 的成功探索表明，RL 不仅可以用于优化数学推理等文本任务，更可以作为连接 “视觉” 与 “代码” 两大模态的桥梁，解决 SFT 无法企及的跨模态对齐难题。

更多细节请参阅原论文。

关键词： 代码 信号 模态 新模型 强化学习 视觉反馈