GLM-Image kombinerer en autoregressiv modul med 9 milliarder parametere med en diffusjonsdekoder med 7 milliarder parametere. Denne hybride arkitekturen utmerker seg ved tekstgjengivelse og kunnskapsintensiv generering, og leverer høyoppløselige bilder med presis semantisk forståelse.
GLM Image representerer et gjennombrudd innen AI-bildegeneringsteknologi. I motsetning til tradisjonelle diffusjonsmodeller bruker GLM-Image en unik hybrid arkitektur som kombinerer den semantiske forståelseskraften til autoregressive modeller med den visuelle kvaliteten til diffusjonsdecodere. Denne innovative tilnærmingen gjør GLM Image til den første åpen kildekode, industriell diskret autoregressiv bildegeneringsmodell.
GLM Image-modellen består av to kraftige komponenter: en autoregressiv generator med 9 milliarder parametere initialisert fra GLM-4-9B-0414, og en diffusjonsdekoder med 7 milliarder parametere basert på en enkelt-strøm DiT-arkitektur. Denne to-trinns prosessen gjør det mulig for GLM Image å utmerke seg der andre modeller sliter - spesielt ved tekstgjengivelse og kunnskapsintensive genereringsoppgaver.
Det som skiller GLM Image er dens eksepsjonelle evne til å forstå og gjengi tekst i bilder. Mens vanlige latente diffusjonsmodeller ofte sliter med nøyaktig tekstgenerering, overgår GLM Image dem betydelig, noe som gjør den til det ideelle valget for å lage plakater, infografikk, undervisningsmateriell og alt visuelt innhold som krever presis tekstgjengivelse. Modellens kunnskapsintensive genereringsevner gjør også GLM Image perfekt for tekniske diagrammer, vitenskapelige illustrasjoner og innhold som krever dyp semantisk forståelse.
Unik hybrid arkitektur som kombinerer det beste fra autoregressive og diffusjonsmodeller.
Kombinerer 9 milliarder autoregressiv modul (initialisert fra GLM-4-9B) med 7 milliarder diffusjonsdekoder for overlegen semantisk forståelse og visuell kvalitet.
Overgår betydelig vanlige diffusjonsmodeller i tekstgjengivelsesoppgaver, noe som gjør den ideell for plakater, skilting og teksttunge design.
Utmerker seg ved å generere bilder som krever presis semantisk forståelse og kompleks informasjonsuttrykk, fra tekniske diagrammer til undervisningsinnhold.
Opprettholder sterke evner innen høyoppløselig og finmasket detaljgenerering i samsvar med vanlig latent diffusjonskvalitet.
Utover tekst-til-bilde støtter den bilderedigering, stiloverføring, identitetsbevarende generering og multi-emne konsistens.
Tilgjengelig på HuggingFace og GitHub. Industriell modell tilgjengelig for forskere og utviklere over hele verden.
Avansert hybrid arkitektur for overlegen bildegenerering.
Beskriv din visjon med komplekse detaljer. GLM-Images autoregressive modul utmerker seg ved å forstå kunnskapsintensive prompts og teksttunge beskrivelser.
Den autoregressive generatoren med 9 milliarder parametere skaper en kompakt koding (256-4K tokens), som fanger semantisk betydning og tekstelementer med presisjon.
Diffusjonsdekoderen med 7 milliarder parametere transformerer kodingen til høyoppløselige bilder (1K-2K) og opprettholder finmaskede detaljer og teksttroskap.
Få høyoppløselige resultater med nøyaktig tekstgjengivelse, perfekt for plakater, infografikk og kunnskapsrikt visuelt innhold.
Vanlige spørsmål om GLM-Image-modellen.
Unik hybrid arkitektur som kombinerer det beste fra autoregressive og diffusjonsmodeller.
Velg en modell og skriv inn en prompt for å begynne å generere fantastiske bilder.
