KORMo-VL/KORMo-VL-Diffusion

🚀 Update News

• 2026-03-05: Official release of KORMo-Diffusion.
• 2026-03-02: Official release of KORMo-VL.
• 2025-10-13: Official release of KORMo-10B-sft.

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💡 About KORMo-VL-Diffusion

KORMo-VL is a vision-language model developed from scratch by the KAIST MLP Lab (https://sites.google.com/view/aailab), built on top of KORMo-10B. The system consists of two components:

• Vision-Language Model (VLM)
• Image Generation Model

The KORMo-VL-Diffusion model, designed for image generation, was trained from scratch with a high proportion of images reflecting Korean daily environments and culture. Unfortunately, due to limited GPU resources during the research process, we are sharing the intermediate results of the model at this stage.

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KORMo-VL은 KAIST MLP 연구실에서 from scratch로 개발한 시각-언어 모델로, KORMo-10B를 기반으로 (1) 시각-언어 모델과 (2) 이미지 생성 모델로 구성되어 있습니다.

이 중 이미지 생성을 위한 KORMo-VL-Diffusion 모델은 한국의 생활 환경과 문화를 반영하기 위해 국내 환경 이미지를 가능한 높은 비율로 사용하여 from scratch부터 학습된 모델입니다. 다만 연구 진행 중 GPU 자원을 추가로 확보하지 못해 현재는 중간 결과물을 공유하게 되었습니다.

• LLM: KORMo-VL
• Model Structure: Qwen-Image를 구조를 참조해 재개발함 (20B 정도의 Diffusion부분을 변형해 scratch부터 학습)
• Languages: Korean / English
• Training Data: Synthetic data + public datasets (e.g., AI Hub, details to be released)

향후 해당 모델을 충분히 학습할 수 있는 환경이 마련된다면 완성된 모델로 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 중간 결과물 위에서 추가 튜닝이나 연구를 진행하고 싶은 분들은 자유롭게 활용해 보시기 바랍니다.

📈 T2I Performance

English Prompt

Prompt	Generated Image
Prompt: Dense forest
Prompt: Black pattern mug

Korean Prompt

Prompt	Generated Image
Prompt: 울창한 숲
Prompt: 검은 무늬의 머그컵

KORMo-VL-Diffusion Demo

prompt: 아름다운 정원의 꽃들

📦 Installation

uv pip install transformers==4.57.1 pillow torchvision diffusers

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🚀 Inference Example

github repo 활용 예정

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Contact

• KyungTae Lim, Professor at KAIST. ktlim@kaist.ac.kr

Contributor (https://sites.google.com/view/aailab)

• Junghun Yuk
• INho won
• HANGYEOL YOO
• Junmyeong Lee
• KyungTae Lim

Citation

@misc{KORMo,
  author = {Minjun Kim, Hyeonseok Lim, Hangyeol Yoo, Inho Won, Seungwoo Song, Minkyung Cho, Junghun Yuk, Changsu Choi, Dongjae Shin, Huije Lee, Hoyun Song, Alice Oh, and KyungTae Lim},
  title = {KORMo: Korean Open Reasoning Model for Everyone},
  year = {2025},
  publisher = {GitHub},
  journal = {Technical Report},
  paperLink = {\url{https://arxiv.org/abs/2510.09426}},
 },
}