通义千问开源Q(wen-Image图像生成模型,200亿参数MMDiT架构实现SOTA级文字)渲染能力

鱼羊 发自 凹非寺

如今,图像文字生成技术已发展至全新高度,更令人惊喜的是,这项技术已实现开源。

通义模型家族再添新成员,重磅推出开源图像生成模型Qwen-Image。这款采用MMDiT架构的模型拥有200亿参数,成为通义千问系列首个图像生成基础模型。

从Qwen-Image的生成效果可见,其核心优势之一在于出色的复杂文本渲染能力。以书店畅销书架场景为例,模型精准呈现了复杂的图文混排效果,文字准确性、适配度乃至随书籍角度变化的透视效果都无可挑剔。海报制作同样游刃有余。

通义千问团队一如既往地开放了完整模型和技术报告,用户现可通过QwenChat官网即刻体验Qwen-Image的强大功能。

实测体验

官方演示效果惊艳,实际表现如何?我们进行了多轮测试:

情境插画测试
输入"李白窗前写'床前明月光'"的古典场景描述,生成效果可直接用作语文教材插图。诗句与画面自然融合,氛围营造到位,仅存在室内外区分的小瑕疵。

PPT与海报生成
根据详细的企业级PPT需求描述,模型准确呈现了科技感设计、标志位置及图文排版。虽存在边角细节瑕疵,但整体完成度极高。简单提示"通义千问开源Qwen-Image"也能生成合格海报。

商业应用测试
在面包店宣传图测试中,模型精准地将"动物奶油"文字对应到蛋糕位置,暖色调与活泼风格完美呈现。

值得注意的是,所有测试均为单次出图效果。结果表明,Qwen-Image对提示词理解精准,输入越详细输出越精细,文字渲染能力确实达到高保真水平。

技术亮点

除文本渲染外,Qwen-Image还具备:
- 一致性图像编辑能力
- 风格迁移与细节增强
- 人物姿态调整等功能

其核心优势体现在:
1. 复杂文本渲染:支持多语言段落级文本生成
2. 编辑一致性:通过多任务训练保持编辑连贯性
3. 性能领先:在多项基准测试中均达SOTA水平

技术层面,团队采用渐进式训练策略,从简单到复杂逐步提升文字渲染能力。详细技术方案可参阅官方报告。

值得一提的是,官方示例中出现的"通义千问视觉基础模型"PPT,或许暗示着更多惊喜即将到来。这个8月,值得期待!

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