GLM-Image結合了90億參數的自回歸模組和70億參數的擴散解碼器。這種混合架構在文字渲染和知識密集型生成方面表現出色，提供具有精確語義理解的高保真圖像。
GLM Image代表了AI圖像生成技術的突破。與傳統擴散模型不同，GLM-Image採用獨特的混合架構，將自回歸模型的語義理解能力與擴散解碼器的視覺品質相結合。這種創新方法使GLM Image成為首個開源的工業級離散自回歸圖像生成模型。
GLM Image模型由兩個強大的組件組成：從GLM-4-9B-0414初始化的90億參數自回歸生成器，以及基於單流DiT架構的70億參數擴散解碼器。這個兩階段過程使GLM Image能夠在其他模型難以應對的領域表現出色，特別是在文字渲染和知識密集型生成任務中。
GLM Image的突出之處在於其理解和渲染圖像中文字的卓越能力。雖然主流潛在擴散模型通常難以精確生成文字，但GLM Image顯著超越了它們，使其成為創建海報、資訊圖、教育材料以及任何需要精確文字渲染的視覺內容的理想選擇。該模型的知識密集型生成能力也使GLM Image非常適合技術圖表、科學插圖以及需要深入語義理解的內容。
結合自回歸和擴散模型優勢的獨特混合架構。
結合90億自回歸模組（從GLM-4-9B初始化）和70億擴散解碼器，實現卓越的語義理解和視覺品質。
在文字渲染任務中顯著超越主流擴散模型，非常適合海報、標識和文字豐富的設計。
擅長生成需要精確語義理解和複雜資訊表達的圖像，從技術圖表到教育內容。
在高保真和精細細節生成方面保持強大能力，與主流潛在擴散品質保持一致。
除了文字到圖像，還支援圖像編輯、風格轉移、身份保持生成和多主體一致性。
在HuggingFace和GitHub上可用。全球研究人員和開發者都可以存取的工業級模型。
用於卓越圖像生成的進階混合架構。
用複雜的細節描述您的願景。GLM-Image的自回歸模組擅長理解知識密集型提示詞和文字豐富的描述。
90億參數的自回歸生成器創建緊湊編碼（256-4K令牌），精確捕獲語義含義和文字元素。
70億參數的擴散解碼器將編碼轉換為高解析度圖像（1K-2K），保持精細細節和文字保真度。
獲得具有精確文字渲染的高保真輸出，非常適合海報、資訊圖和知識豐富的視覺內容。
關於GLM-Image模型的常見問題。
結合自回歸和擴散模型優勢的獨特混合架構。
選擇模型并輸入提示词，开始生成精美圖片。
