يجمع GLM-Image بين وحدة انحدار ذاتي بـ 9 مليارات معامل ومفكك انتشار بـ 7 مليارات معامل. تتفوق هذه البنية الهجينة في عرض النصوص والتوليد كثيف المعرفة، وتقدم صورًا عالية الدقة مع فهم دلالي دقيق.
يمثل GLM Image اختراقًا في تكنولوجيا توليد الصور بالذكاء الاصطناعي. على عكس نماذج الانتشار التقليدية، يستخدم GLM-Image بنية هجينة فريدة تجمع بين قوة الفهم الدلالي لنماذج الانحدار الذاتي مع الجودة البصرية لمفككات الانتشار. يجعل هذا النهج المبتكر GLM Image أول نموذج توليد صور انحدار ذاتي منفصل مفتوح المصدر بمستوى صناعي.
يتكون نموذج GLM Image من مكونين قويين: مولد انحدار ذاتي بـ 9 مليارات معامل تم تهيئته من GLM-4-9B-0414، ومفكك انتشار بـ 7 مليارات معامل يعتمد على بنية DiT أحادية التدفق. تتيح هذه العملية ثنائية المراحل لـ GLM Image التفوق حيث تكافح النماذج الأخرى - خاصة في مهام عرض النصوص والتوليد كثيف المعرفة.
ما يميز GLM Image هو قدرته الاستثنائية على فهم وعرض النصوص داخل الصور. بينما تكافح نماذج الانتشار الكامنة السائدة غالبًا مع توليد النصوص بدقة، يتفوق GLM Image عليها بشكل كبير، مما يجعله الخيار المثالي لإنشاء الملصقات والرسوم البيانية والمواد التعليمية وأي محتوى بصري يتطلب عرض نصوص دقيق. كما تجعل قدرات التوليد كثيفة المعرفة للنموذج GLM Image مثاليًا للرسوم التقنية والرسوم العلمية والمحتوى الذي يتطلب فهمًا دلاليًا عميقًا.
بنية هجينة فريدة تجمع بين أفضل ما في نماذج الانحدار الذاتي والانتشار.
يجمع بين وحدة انحدار ذاتي بـ 9 مليارات (تم تهيئتها من GLM-4-9B) ومفكك انتشار بـ 7 مليارات لفهم دلالي متفوق وجودة بصرية.
يتفوق بشكل كبير على نماذج الانتشار السائدة في مهام عرض النصوص، مما يجعله مثاليًا للملصقات واللافتات والتصاميم الغنية بالنصوص.
يتفوق في توليد الصور التي تتطلب فهمًا دلاليًا دقيقًا وتعبيرًا عن معلومات معقدة، من الرسوم التقنية إلى المحتوى التعليمي.
يحافظ على قدرات قوية في التوليد عالي الدقة والتفاصيل الدقيقة، متوافقًا مع جودة الانتشار الكامن السائد.
بالإضافة إلى النص إلى الصورة، يدعم تحرير الصور ونقل الأنماط والتوليد مع الحفاظ على الهوية والاتساق متعدد الموضوعات.
متاح على HuggingFace و GitHub. نموذج بمستوى صناعي يمكن للباحثين والمطورين في جميع أنحاء العالم الوصول إليه.
بنية هجينة متقدمة لتوليد صور متفوق.
صف رؤيتك بتفاصيل معقدة. تتفوق وحدة الانحدار الذاتي في GLM-Image في فهم الموجهات كثيفة المعرفة والأوصاف الغنية بالنصوص.
ينشئ مولد الانحدار الذاتي بـ 9 مليارات معامل ترميزًا مضغوطًا (256-4K رمز)، يلتقط المعنى الدلالي وعناصر النص بدقة.
يحول مفكك الانتشار بـ 7 مليارات معامل الترميز إلى صور عالية الدقة (1K-2K)، مع الحفاظ على التفاصيل الدقيقة ودقة النص.
احصل على مخرجات عالية الدقة مع عرض نصوص دقيق، مثالي للملصقات والرسوم البيانية والمحتوى البصري الغني بالمعرفة.
أسئلة شائعة حول نموذج GLM-Image.
بنية هجينة فريدة تجمع بين أفضل ما في نماذج الانحدار الذاتي والانتشار.
حدد نموذجًا وأدخل موجهًا لبدء إنشاء صور مذهلة.
