Im Bereich der Bildgenerierung haben sich Diffusionsmodelle aufgrund ihres stabilen Trainings und ihrer starken Generalisierungsfähigkeit zunehmend durchgesetzt.Bei „wissensintensiven“ Szenarien wie Postern, PowerPoint-Präsentationen und wissenschaftlichen Infografiken, die eine präzise Vermittlung komplexer Informationen erfordern,Traditionelle Modelle haben den Nachteil, dass sie nicht gleichzeitig das Verständnis der Instruktion und eine detaillierte Charakterisierung erreichen können.Ein weiteres, seit langem bestehendes Problem ist, dass der Text in den generierten Bildern oft Strichfehler aufweist oder schwer lesbar ist, was seinen praktischen Wert ernsthaft beeinträchtigt.

Auf dieser GrundlageIm Januar 2026 veröffentlichte Zhipu in Zusammenarbeit mit Huawei sein Bildgenerierungsmodell der nächsten Generation, GLM-Image, als Open Source.Das Modell wurde mit dem Ascend Atlas 800T A2 und dem MindSpore AI-Framework trainiert.Kernmerkmal ist die Verwendung einer innovativen Hybridarchitektur aus „autoregressivem + Diffusionsdecoder“ (9B autoregressives Modell + 7B DiT-Decoder).Dies kombiniert die Fähigkeit von Sprachmodellen zum tiefen Verständnis mit der Fähigkeit von Diffusionsmodellen zur qualitativ hochwertigen Generierung.

Durch die Verbesserung der Tokenizer-Strategie unterstützt das Modell nativ die Generierung von Bildern in jeder Größe von 1024×1024 bis 2048×2048, ohne dass ein erneutes Training erforderlich ist. Die Innovation von GLM-Image spiegelt sich auch in den folgenden beiden Aspekten wider:

*Das Problem der Textdarstellung lösen:In maßgeblichen Evaluierungen wie CVTG-2K und LongText-Bench belegte es bei wichtigen Kennzahlen, darunter die Textgenauigkeit, den ersten Platz unter den Open-Source-Modellen und verbesserte die Genauigkeit der Textgenerierung in Bildern deutlich.

*Definition von leistungsstarken, kosteneffektiven Anwendungen:Im API-Aufrufmodus betragen die Kosten für die Generierung eines einzelnen Bildes nur 0,1 Yuan, was nur 1/10 bis 1/3 der Kosten gängiger proprietärer Modelle entspricht und somit eine kostengünstige Option für kommerzielle Anwendungen darstellt.

derzeit,Das „GLM-Image Accurate Semantic High-Fidelity Image Generation Model“ ist jetzt auf der HyperAI-Website (hyper.ai) im Tutorial-Bereich verfügbar.Lass deiner grenzenlosen Kreativität freien Lauf!

Online-Erfahrung:https://go.hyper.ai/BSF7G

Effektbeispiel:

Demolauf

1. Nachdem Sie die Startseite von hyper.ai aufgerufen haben, wählen Sie „GLM – Image Precise Semantic High-Fidelity Image Generation Model“ aus oder wählen Sie es auf der Seite „Tutorials“ aus. Klicken Sie nach der Weiterleitung auf „Dieses Tutorial online ausführen“.

2. Klicken Sie nach dem Seitensprung oben rechts auf „Klonen“, um das Tutorial in Ihren eigenen Container zu klonen.

Hinweis: Sie können die Sprache oben rechts auf der Seite ändern. Derzeit sind Chinesisch und Englisch verfügbar. Dieses Tutorial zeigt die Schritte auf Englisch.

3. Wählen Sie die Images „NVIDIA RTX Pro 6000“ und „PyTorch“ aus und wählen Sie je nach Bedarf „Pay As You Go“ oder „Tagesplan/Wochenplan/Monatsplan“ aus. Klicken Sie anschließend auf „Auftragsausführung fortsetzen“.

HyperAI bietet Neukunden einen Registrierungsbonus: Für nur $1 erhalten Sie 20 Stunden RTX 5090 Rechenleistung (ursprünglich $7), und die Ressourcen sind unbegrenzt gültig.

4. Warten Sie, bis die Ressourcen zugewiesen wurden. Sobald sich der Status auf „Wird ausgeführt“ ändert, klicken Sie auf „Arbeitsbereich öffnen“, um den Jupyter-Arbeitsbereich zu betreten.

Effektdemonstration

Nachdem die Seite weitergeleitet wurde, klicken Sie links auf die README-Seite und anschließend oben auf Ausführen.

Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, klicken Sie auf die API-Adresse rechts, um zur Demoseite zu gelangen.

Das Obige ist das diesmal von HyperAI empfohlene Tutorial. Jeder ist herzlich eingeladen, vorbeizukommen und es auszuprobieren!

Link zum Tutorial:

https://go.hyper.ai/BSF7G