GLM Image

GLM Image は、自己回帰デコーダ技術と拡散デコーダ技術を組み合わせて、テキストの説明から高品質のビジュアル コンテンツを生成する高度な画像生成モデルです。このモデルは、90 億パラメータの自己回帰コンポーネントと 70 億パラメータの拡散デコーダを特徴とするハイブリッド アーキテクチャを採用しており、意味論的な理解と正確な視覚的詳細レンダリングのバランスをとることができます。

このアプリケーションは、テキストから画像への生成、特にプレゼンテーション、インフォグラフィック、ポスター、科学図などの知識集約的なシナリオに優れています。その特殊なグリフ エンコーダ モジュールは、漢字などの複雑なスクリプトのサポートを含め、画像内で正確なテキスト レンダリングを実現します。この機能は、テキストの精度が損なわれることが多い画像生成の一般的な制限に対処します。

GLM Image は、テキストから画像への作成を超えて、単一の統合モデル内で包括的な画像から画像へのタスクをサポートします。これらには、画像編集、スタイル転送、人物やオブジェクトのアイデンティティを保持した生成、電子商取引ディスプレイや複数パネルのナラティブなどのアプリケーションの複数主題の一貫性が含まれます。この多用途性により、複数のコンテキストにわたって一貫したビジュアル出力を必要とする多様なクリエイティブおよび商用アプリケーションに適しています。

モデルのアーキテクチャは、命令の理解と詳細なレンダリングを分離することで、複雑なビジュアル コンテンツを生成する際の特定の課題に対処します。自己回帰モジュールは全体的な構成と意味論的な調整を処理し、拡散デコーダは高周波の詳細とテキストの精度を処理します。この分離されたアプローチにより、標準的な潜在拡散モデルと比較して、複雑な命令へのより強力な準拠が可能になります。

GLM Image は、テキスト レンダリングのオープンソース ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、ワード精度スコア 0.9116 で CVTG-2K (Complex Visual Text Generation) リーダーボードのオープンソース モデルの中で 1 位にランクされました。このパフォーマンス メトリックは、さまざまな画像領域にわたる複数のテキスト インスタンスを高精度で処理できる能力を示しています。

このモデルはオープンソース リリースとして利用できるため、独立した展開と、さまざまなアプリケーションやワークフローへの統合が可能になります。そのデザインは視覚的な忠実性と意味の理解の両方を優先しており、美的品質とともに正確な情報の視覚化を必要とするシナリオに適しています。

ウェブサイト： glmimageai.ai

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