觀察員
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騰訊混元文生圖大模型宣布開源，未來還將跟QQ、企微和游戲做聯(lián)動
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周毅是故意的還是不小心？
文/觀察者網(wǎng) 周毅 編輯 張廣凱
5月14日，騰訊宣布旗下混元文生圖大模型全面升級并對外開源。據(jù)悉，這是業(yè)內首個中文原生的DiT架構文生圖開源模型。它支持中英文雙語輸入及理解，參數(shù)量15億。目前，該大模型已在Hugging Face平臺和Github上發(fā)布，包含模型權重、推理代碼、模型算法等完整模型，可供企業(yè)與個人開發(fā)者免費商用。
不同模型在圖文一致性等方面的表現(xiàn) 圖源Hugging Face
騰訊混元文生圖負責人蘆清林對觀察者網(wǎng)表示，提升技術能力和更廣泛的應用，是該大模型未來的兩個方向。
“從技術能力的提升來說，如何讓圖片生成的速度更快，生成的質量更好，是我們永遠都會追求的一個技術方向，它似乎是沒有止境的?！碧J清林表示，項目團隊也希望該大模型，能在騰訊內外更廣泛的業(yè)務場景應用起來。事實上，從去年開始，騰訊混元文生圖就和騰訊的廣告業(yè)務進行了一些協(xié)作。
“今年會跟社交業(yè)務，包括QQ、企業(yè)微信等很多業(yè)務場景做聯(lián)動。跟他們合作做一些新的技術能力。”蘆清林透露，同時，該大模型也會跟騰訊游戲做一些深入的技術合作，希望能夠在美術場景中應用起來。包括QQ音樂等在內，也都是該大模型未來將會提供支撐的業(yè)務場景。
大模型的優(yōu)異表現(xiàn)，往往離不開先進的技術架構。過去，視覺生成擴散模型主要基于U-Net架構，但隨著參數(shù)量的提升，基于Transformer架構的擴散模型展現(xiàn)出了更好的擴展性，有助于進一步提升模型的生成質量及效率。升級后的騰訊混元文生圖大模型采用了全新的DiT架構（即Diffusion With Transformer），這也是Sora和Stable Diffusion 3的同款架構和關鍵技術，它就是一種基于Transformer架構的擴散模型。
公開資料顯示，在DiT架構的基礎之上，騰訊混元文生圖大模型還在算法層面優(yōu)化了模型的長文本理解能力，能夠支持最多256字符的內容輸入，同時賦予其多輪生圖和對話能力：在一張初始生成圖片的基礎上，用戶通過自然語言描述，即可對其進行調整。
用戶通過“對話”，即可調整文生圖的具體內容 測試截圖
此外，“中文原生”也是騰訊混元文生圖大模型的一大亮點，此前，像Stable Diffusion等主流開源模型核心數(shù)據(jù)集以英文為主，對中國的語言、美食、文化、習俗理解有限。作為首個中文原生的DiT模型，混元文生圖具備中英文雙語理解及生成能力，在古詩詞、俚語、傳統(tǒng)建筑、中華美食等中國元素的生成上表現(xiàn)出色。
混元文生圖大模型的部分能力展示 圖源Hugging Face
本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件，未經(jīng)授權，不得轉載。
- 責任編輯: 周毅
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