GLM-Image는 90억 파라미터 자기회귀 모듈과 70억 파라미터 확산 디코더를 결합합니다. 이 하이브리드 아키텍처는 텍스트 렌더링과 지식 집약적 생성에 탁월하며, 정확한 의미 이해를 갖춘 고충실도 이미지를 제공합니다.
GLM Image는 AI 이미지 생성 기술의 획기적인 발전을 나타냅니다. 기존 확산 모델과 달리 GLM-Image는 자기회귀 모델의 의미 이해 능력과 확산 디코더의 시각적 품질을 결합한 독특한 하이브리드 아키텍처를 사용합니다. 이 혁신적인 접근 방식으로 GLM Image는 최초의 오픈소스 산업 등급 이산 자기회귀 이미지 생성 모델이 되었습니다.
GLM Image 모델은 두 가지 강력한 구성 요소로 이루어져 있습니다: GLM-4-9B-0414에서 초기화된 90억 파라미터 자기회귀 생성기와 단일 스트림 DiT 아키텍처 기반의 70억 파라미터 확산 디코더입니다. 이 2단계 프로세스를 통해 GLM Image는 다른 모델이 어려움을 겪는 영역, 특히 텍스트 렌더링 및 지식 집약적 생성 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
GLM Image를 돋보이게 하는 것은 이미지 내 텍스트를 이해하고 렌더링하는 뛰어난 능력입니다. 기존 잠재 확산 모델이 정확한 텍스트 생성에 어려움을 겪는 반면, GLM Image는 이를 크게 능가하여 포스터, 인포그래픽, 교육 자료 및 정확한 텍스트 렌더링이 필요한 모든 시각적 콘텐츠를 만드는 데 이상적인 선택이 됩니다. 모델의 지식 집약적 생성 능력은 GLM Image를 기술 다이어그램, 과학 일러스트레이션 및 깊은 의미 이해가 필요한 콘텐츠에도 완벽하게 만듭니다.
자기회귀 모델과 확산 모델의 장점을 결합한 독특한 하이브리드 아키텍처.
90억 자기회귀 모듈(GLM-4-9B에서 초기화)과 70억 확산 디코더를 결합하여 우수한 의미 이해와 시각적 품질을 제공합니다.
텍스트 렌더링 작업에서 기존 확산 모델을 크게 능가하여 포스터, 간판 및 텍스트가 풍부한 디자인에 이상적입니다.
정확한 의미 이해와 복잡한 정보 표현이 필요한 이미지 생성에 탁월하며, 기술 다이어그램부터 교육 콘텐츠까지 지원합니다.
고충실도 및 세밀한 디테일 생성에서 강력한 능력을 유지하며 기존 잠재 확산 품질과 일치합니다.
텍스트-이미지 변환 외에도 이미지 편집, 스타일 전송, 정체성 보존 생성 및 다중 주제 일관성을 지원합니다.
HuggingFace와 GitHub에서 사용 가능합니다. 전 세계 연구자와 개발자가 액세스할 수 있는 산업 등급 모델입니다.
우수한 이미지 생성을 위한 고급 하이브리드 아키텍처.
복잡한 세부 사항으로 비전을 설명하세요. GLM-Image의 자기회귀 모듈은 지식 집약적 프롬프트와 텍스트가 풍부한 설명을 이해하는 데 탁월합니다.
90억 파라미터 자기회귀 생성기가 압축 인코딩(256-4K 토큰)을 생성하여 의미와 텍스트 요소를 정확하게 포착합니다.
70억 파라미터 확산 디코더가 인코딩을 고해상도 이미지(1K-2K)로 변환하여 세밀한 디테일과 텍스트 충실도를 유지합니다.
정확한 텍스트 렌더링을 갖춘 고충실도 출력을 얻어 포스터, 인포그래픽 및 지식이 풍부한 시각적 콘텐츠에 완벽합니다.
GLM-Image 모델에 대한 일반적인 질문.
자기회귀 모델과 확산 모델의 장점을 결합한 독특한 하이브리드 아키텍처.
모델을 선택하고 프롬프트를 입력하여 놀라운 이미지 생성을 시작하세요.
