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GLM-Image - 智谱联合华为开源的多模态图像生成模型
GLM-Image 是智谱联合华为开源的新一代多模态图像生成模型，基于昇腾 Atlas 800T A2 设备和昇思 MindSpore 框架训练，是首个全流程国产芯片训练的 SOTA 模型。
GLM-Image是什么
GLM-Image 是智谱联合华为开源的新一代多模态图像生成模型，基于昇腾 Atlas 800T A2 设备和昇思 MindSpore 框架训练，是首个全流程国产芯片训练的 SOTA 模型。模型采用「自回归 + 扩散解码器」混合架构，结合 9B 自回归模型和 7B 扩散解码器，兼顾全局语义理解和高频细节生成，尤其擅长文字渲染和知识密集型场景。在 CVTG-2K 和 LongText-Bench 榜单中获开源第一，支持多种分辨率图像生成，具有高性价比和速度快的特点，为国产开源图像生成模型发展提供重要参考。
GLM-Image的主要功能
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高质量图像生成：模型能生成高分辨率（最高可达 2048×2048）的图像，涵盖人像、风景、静物等多种场景。
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复杂文字渲染：GLM-Image特别擅长在图像中生成复杂的文字内容，支持多区域文字生成，适用于海报、PPT、科普插画等知识密集型场景。
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多任务支持：GLM-Image支持图像编辑、风格转换、多主体一致性生成等多种图像到图像的任务。
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多分辨率自适应：模型能自适应处理不同分辨率的图像生成任务，无需重新训练，灵活性高。
GLM-Image的技术原理
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自回归模块：模型基于 9B 参数的自回归模型，负责全局语义理解和图像的低频布局信息。通过文本到图像和图像到图像的联合训练，增强对复杂指令的理解能力。模型用 MRoPE（Multi-Dimensional RoPE）作为位置嵌入，支持图像和文本的交错生成。
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扩散解码器：模型基于 7B 参数的 DiT（Diffusion Transformer）结构，专注于高频细节的生成，如文字笔画和图像的精细纹理。结合语义 VQ（Vector Quantization）Tokens 和 VAE（Variational Autoencoder）潜在表示，实现语义信息与高频细节的融合。模型引入 Glyph-byT5 模型对文字区域进行字符级编码，提升文字生成的准确性。
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训练与优化：全流程在昇腾 Atlas 800T A2 设备上完成，基于昇思 MindSpore 框架，验证国产芯片在高性能模型训练中的可行性。模型采用动态图多级流水优化和多流并行策略，提升训练效率和性能。强化学习优化模块，分别对自回归生成器和扩散解码器进行优化，提升语义一致性和视觉细节质量。
GLM-Image的项目地址
- 项目官网：https://z.ai/blog/glm-image
- GitHub仓库：https://github.com/zai-org/GLM-Image
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image
GLM-Image的应用场景
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科普插画与教育：GLM-Image 能生成包含复杂逻辑和文字说明的科普插画，助力教育内容的直观呈现。
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多格图画与漫画：模型适用生成电商图、漫画等多格图画，保持风格一致并精准生成多处文字。
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社交媒体与内容创作：模型能快速生成社交媒体封面、广告创意图等，支持复杂图文排版，提升内容吸引力。
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商业海报与宣传：模型能生成设计感强、文字嵌入精准的商业海报和节日宣传图，满足品牌推广需求。
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写实摄影与艺术创作：GLM-Image擅长生成人像、风景、静物等写实图像，支持艺术风格定制，满足创作需求。