
腾讯混元DiT是一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型,也是业内首个中文原生的DiT架构文生图开源模型。该模型具有中英文细粒度理解能力,能够与用户进行多轮对话,根据上下文生成并完善图像。
腾讯混元DiT的参数量达到15亿,支持中英文双语输入及理解,进一步提升了生成图像的质量和效率。与传统的U-Net架构相比,DiT架构在处理大参数量时更具优势,有望在未来升级至更大规模,为AI视觉生成领域带来革命性的进步。此外,混元DiT还实现了多轮生图和对话能力,通过自然语言描述进行调整,降低了用户使用门槛。该模型不仅可支持文生图,也可作为视频等多模态视觉生成的基础。
腾讯混元DiT的开源,不仅展示了腾讯在AI领域的技术实力,也为中文文生图技术的发展注入了新动力。通过开源,腾讯希望推动中文文生图技术的进步,并缩小与闭源模型的差距。
腾讯混元DiT的主要功能特点
1、中英双语DiT架构:混元DiT采用了与Sora和Stable Diffusion 3相同的DiT架构,支持中英文双语输入及理解。
2、中文元素理解:对中文语言和文化元素有更好的理解和生成能力,尤其适合处理中文文本。
3、长文本理解:能够分析和理解长篇文本中的信息并生成相应艺术作品。
4、细粒度语义理解:能捕捉文本中的细微之处,生成完美符合用户需要的图片。
5、多轮对话文生图:可以在多轮对话中通过与用户持续协作,精炼并完善的创意构想。
6、开源和免费商用:模型已在Hugging Face平台及Github上发布,可供免费商用。
腾讯混元DiT的适用场景
腾讯混元DiT的适用场景非常广泛,主要包括:
- 广告创意生成:在广告业务中,通过腾讯混元“文生图”,可以高效创作广告素材,使创作效率提升10倍以上,同时降低设计成本。例如,基于用户的文字描述,模型可以快速生成符合广告需求的图像,为广告主提供全新的创意工具。
- 素材创作与游戏图像生成:腾讯混元大模型在专业设计场景中表现出色,可显著提升素材创作生产效率。当前腾讯内部各类设计需求中,如角色、场景、地图等原画创作,可由腾讯混元辅助生成。此外,该模型还可以在游戏图像生成方面发挥作用,为游戏开发者提供丰富的视觉资源。
- 科技普惠:腾讯混元大模型正在通过强大的知识储备能力服务对应场景。在医疗领域,大模型可以成为医生的小助手,通过智能导诊迅速了解患者需求,帮助他们找到合适科室或者其他专业的医疗服务。
- 社交与沟通:混元DiT的开源和多轮对话能力使其可以应用于社交场景。用户可以通过自然语言与模型进行交互,分享和生成有趣的图像内容,增强社交互动的乐趣。
- 教育与培训:在教育领域,混元DiT可以辅助教师制作教学素材,如生物解剖图、化学实验演示图等,帮助学生更好地理解和掌握知识。同时,学生也可以使用该模型进行创意设计和实践探索。
- 艺术创作与设计:对于艺术家和设计师来说,混元DiT可以作为一个强大的辅助工具,帮助他们快速生成创意草图、设计方案等,提高创作效率和质量。
腾讯混元DiT的适用场景非常广泛,涵盖了广告、游戏、医疗、社交、教育等多个领域。随着技术的不断发展和优化,相信该模型将在更多领域展现出其强大的应用潜力。
数据统计
相关导航

CodeGemma是一个由Google基于Gemma模型开发的开源代码模型系列。它专为代码生成和理解而设计,提供了强大的代码自动补全和生成功能。CodeGemma支持多种编程语言,适用于软件开发、编程教育和跨语言开发项目。它的主要功能包括智能代码补全、代码生成、代码理解、多语言支持、代码优化建议以及错误检测与修正,旨在提高开发者的编码效率和软件质量。

BuboGPT
BuboGPT是字节跳动推出的一种先进的大型语言模型(LLM),它具有将文本、图像和音频等多模态输入进行整合的能力,并且具备将回复与视觉对象进行对接的独特功能,可以执行跨模态交互并做到对多模态的细粒度理解。这显示出BuboGPT在对齐或未对齐的任意图像音频数据理解方面有着出色的对话能力。

DeepSeek
DeepSeek(深度求索) 是一款当前非常火爆的开源大型语言模型,因其性能媲美世界顶尖的闭源模型如 ChatGPT 和 Claude 而备受瞩目。该模型在极低成本的情况下完成训练,为用户提供了高效、精准的语言理解和生成能力。

M2UGen
M2UGen是一个由腾讯和新加坡国立大学共同研发的多模态音乐生成模型,它具备音乐生成、理解和编辑的能力。具体来说,M2UGen可以接收文字、图片、视频或音频作为输入,然后生成与之相匹配的音乐。例如,给它一段文字,如诗句或故事,它能够创作出与文字内容相应的音乐;对于图片,它能创作出匹配的音乐,让图片仿佛“动起来”;对于视频,它可以根据视频内容创作出合适的背景音乐。

YAYI2
YAYI2(雅意2)是中科闻歌推出的新一代开源大语言模型,支持中文、英语等 10 多种语言。基于 Transformer 架构,参数规模达到 30B。YAYI2 采用 2 万亿 Tokens 的高质量语料进行预训练,并结合人类反馈强化学习,确保模型与人类价值观对齐。其多模态交互功能支持图文互生成、PDF 解析等。YAYI2 广泛应用于媒体宣传、舆情分析、政务治理、金融分析等领域,为企业提供 AI 辅助工具和知识库问答系统。

PuLID
PuLID是由字节跳动的团队开源的一种个性化文本到图像生成技术,通过对比对齐和快速采样方法,能够在无需调整模型的情况下轻松生成个性化写真。该技术能够保持高身份(ID)保真度,同时最大限度地减少对原始图像风格和背景的干扰,支持用户通过文本提示轻松编辑图像,生成逼真且个性化的图像结果。

ReHiFace-S
ReHiFace-S是由硅基智能推出的开源实时高保真换脸算法,专注于实时视频中的高保真换脸技术。该算法支持零样本推理、超分辨率和色彩转换,适用于NVIDIA GTX 1080Ti及以上显卡。ReHiFace-S不仅提供高精度的面部特征和表情还原,还支持ONNX和实时摄像头模式,极大地简化了大规模数字人生成的过程。

Lumiere
Lumiere是谷歌发布的一个文本到视频扩散模型,于2024年正式发布。这个模型能够直接生成全帧率、低分辨率视频,通过训练海量文本和视频数据,可以将文字描述直接转化为高质量、真实、多样且连贯动作的视频。适用于多种内容创作和视频编辑应用,如图像到视频、视频修复和风格化生成。
暂无评论...