1. مقدمة البرنامج التعليمي

HunyuanImage-2.1 هو نموذج صور أدبي مفتوح المصدر، أطلقه فريق Tencent Hunyuan في سبتمبر 2025. يدعم دقة 2K الأصلية، ويتميز بقدرات فهم دلالية معقدة قوية، ويمكنه توليد تفاصيل المشهد وتعبيرات الشخصيات والحركات بدقة. يدعم النموذج الإدخال باللغتين الصينية والإنجليزية، ويمكنه توليد صور بأنماط متنوعة، مثل القصص المصورة والتماثيل الصغيرة وغيرها، مع الحفاظ على تحكم ثابت في النص وتفاصيل الصورة. يعتمد النموذج على تقنيات مثل مُشفّر النص ثنائي القناة وتقنية VAE عالية الضغط، مما يُحسّن بشكل كبير كفاءة التدريب والاستنتاج. نتائج البحث ذات الصلة هي:PromptEnhancer: نهج بسيط لتحسين نماذج تحويل النص إلى صورة عبر إعادة كتابة سلسلة الأفكار".

يستخدم هذا البرنامج التعليمي بطاقة رسوميات RTX PRO 6000 واحدة كمورد حوسبة، مما يوفر وظيفتين: إنشاء النص إلى صورة وتحسين الصورة للاختبار.

2. عرض التأثير

إنشاء نص إلى صورة

تحسين الصورة

3. خطوات التشغيل

1. ابدأ تشغيل الحاوية

إذا تم عرض "بوابة سيئة"، فهذا يعني أن النموذج قيد التهيئة. نظرًا لأن النموذج كبير الحجم، يرجى الانتظار لمدة 2-3 دقائق وتحديث الصفحة.

2. خطوات الاستخدام

1. إنشاء نص إلى صورة

وصف المعلمة:

• استخدام النموذج المقطر: سيؤدي استخدام النموذج المقطر إلى توليد نتائج أسرع ولكن بجودة أقل قليلاً.
• المطالبة: يمكنك إدخال النص هنا.
• موجه سلبي: موجه سلبي يخبر الذكاء الاصطناعي "بعدم توليد شيء ما".
• نسبة العرض إلى الارتفاع: حدد نسبة العرض إلى الارتفاع للصورة التي تم إنشاؤها.
• خطوات الاستدلال: خطوات الاستدلال. خطوات أكثر = جودة أفضل، وسرعة توليد أبطأ.
• مقياس التوجيه: مدى صرامة الالتزام بالتعليمات.
• بذرة: بذرة.
• استخدام المُحسِّن: ما إذا كان سيتم استخدام مُحسِّن الصورة.

2. تحسين الصورة

وصف المعلمة:

• مطالبة التحسين: يمكنك إدخال النص هنا.
• العرض: عرض الصورة الناتجة.
• الارتفاع: ارتفاع الصورة الناتجة.
• خطوات التحسين: حسّن خطوات الاستدلال. خطوات أكثر = جودة أفضل، وسرعة إنتاج أبطأ.
• مقياس التوجيه: مدى صرامة الالتزام بالتعليمات.
• بذرة: بذرة.

4. المناقشة

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة لتبادل الدروس التعليمية. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [برنامج تعليمي SD] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓

معلومات الاستشهاد

معلومات الاستشهاد لهذا المشروع هي كما يلي:

@misc{HunyuanImage-2.1,
  title={HunyuanImage 2.1: An Efficient Diffusion Model for High-Resolution (2K) Text-to-Image Generation},
  author={Tencent Hunyuan Team},
  year={2025},
  howpublished={\url{https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1}},
}