कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित छवि जनरेशन और समझ के क्षेत्र में, तेजी से प्रगति के बावजूद, कई महत्वपूर्ण चुनौतियाँ हैं, जो एक निर्बाध, एकीकृत दृष्टिकोण के विकास में बाधा डालती हैं। वर्तमान में, छवि समझ पर ध्यान केंद्रित करने वाले मॉडल अक्सर उच्च गुणवत्ता वाली छवियाँ जनरेट करने में प्रभावी नहीं होते हैं, और इसका विपरीत भी सत्य है। इस तरह की कार्य विभाजन की संरचना न केवल जटिलता को बढ़ाती है, बल्कि दक्षता को भी सीमित कर देती है, जिससे एक साथ समझ और जनरेशन की आवश्यकता वाले कार्यों को संभालना cumbersome बन जाता है। इसके अलावा, कई मौजूदा मॉडल किसी भी कार्य को प्रभावी ढंग से निष्पादित करने में आर्किटेक्चरल संशोधनों या पूर्व-प्रशिक्षित घटकों पर अत्यधिक निर्भर होते हैं, जो प्रदर्शन में व्यापारिक समझौते का कारण बनता है।