GLM-Image kombinerer et autogressivt modul med 9 milliarder parametre med en diffusionsdekoder med 7 milliarder parametre. Denne hybride arkitektur udmærker sig ved tekstgengivelse og vidensintensiv generering og leverer billeder i høj opløsning med præcis semantisk forståelse.
GLM Image repræsenterer et gennembrud inden for AI-billedgenereringsteknologi. I modsætning til traditionelle diffusionsmodeller anvender GLM-Image en unik hybrid arkitektur, der kombinerer den semantiske forståelseskraft fra autoregressive modeller med den visuelle kvalitet fra diffusionsdecodere. Denne innovative tilgang gør GLM Image til den første open source, industriel diskret autogressiv billedgenereringsmodel.
GLM Image-modellen består af to kraftfulde komponenter: en autogressiv generator med 9 milliarder parametre initialiseret fra GLM-4-9B-0414, og en diffusionsdekoder med 7 milliarder parametre baseret på en enkelt-stream DiT-arkitektur. Denne to-trins proces gør det muligt for GLM Image at udmærke sig, hvor andre modeller kæmper - især ved tekstgengivelse og vidensintensive genereringsopgaver.
Det, der adskiller GLM Image, er dens exceptionelle evne til at forstå og gengive tekst i billeder. Mens almindelige latente diffusionsmodeller ofte kæmper med præcis tekstgenerering, overgår GLM Image dem betydeligt, hvilket gør den til det ideelle valg til at skabe plakater, infografikker, undervisningsmaterialer og alt visuelt indhold, der kræver præcis tekstgengivelse. Modellens vidensintensive genereringsevner gør også GLM Image perfekt til tekniske diagrammer, videnskabelige illustrationer og indhold, der kræver dyb semantisk forståelse.
Unik hybrid arkitektur, der kombinerer det bedste fra autoregressive og diffusionsmodeller.
Kombinerer 9 milliarder autogressivt modul (initialiseret fra GLM-4-9B) med 7 milliarder diffusionsdekoder for overlegen semantisk forståelse og visuel kvalitet.
Overgår betydeligt almindelige diffusionsmodeller i tekstgengivelsesopgaver, hvilket gør den ideel til plakater, skilte og teksttunge designs.
Udmærker sig ved at generere billeder, der kræver præcis semantisk forståelse og kompleks informationsudtryk, fra tekniske diagrammer til undervisningsindhold.
Opretholder stærke evner inden for høj opløsning og finmasket detaljegenerering i overensstemmelse med almindelig latent diffusionskvalitet.
Ud over tekst-til-billede understøtter den billedredigering, stiloverførsel, identitetsbevarende generering og multi-emne konsistens.
Tilgængelig på HuggingFace og GitHub. Industriel model tilgængelig for forskere og udviklere verden over.
Avanceret hybrid arkitektur til overlegen billedgenerering.
Beskriv din vision med komplekse detaljer. GLM-Images autoregressive modul udmærker sig ved at forstå vidensintensive prompts og teksttunge beskrivelser.
Den autoregressive generator med 9 milliarder parametre skaber en kompakt kodning (256-4K tokens), der fanger semantisk betydning og tekstelementer med præcision.
Diffusionsdekoderen med 7 milliarder parametre transformerer kodningen til billeder i høj opløsning (1K-2K) og bevarer finmaskede detaljer og teksttrohed.
Få output i høj opløsning med nøjagtig tekstgengivelse, perfekt til plakater, infografikker og vidensrigt visuelt indhold.
Almindelige spørgsmål om GLM-Image-modellen.
Unik hybrid arkitektur, der kombinerer det bedste fra autoregressive og diffusionsmodeller.
Vælg en model og indtast en prompt for at begynde at generere fantastiske billeder.
