Dans le domaine de la génération d'images, les modèles de diffusion se sont progressivement imposés grâce à leur stabilité d'apprentissage et à leur forte capacité de généralisation. Cependant,Face à des scénarios « à forte intensité de connaissances » tels que les affiches, les présentations PowerPoint et les infographies scientifiques qui nécessitent de transmettre avec précision des informations complexes,Les modèles traditionnels présentent l'inconvénient de ne pas pouvoir parvenir simultanément à la compréhension des instructions et à une caractérisation détaillée.Un autre problème persistant est que le texte des images générées présente souvent des erreurs de tracé ou est difficile à reconnaître, ce qui affecte sérieusement sa valeur pratique.

Sur cette base,En janvier 2026, Zhipu, en collaboration avec Huawei, a rendu public son modèle de génération d'images de nouvelle génération, GLM-Image.Le modèle a été entraîné à l'aide de l'Ascend Atlas 800T A2 et du framework d'IA MindSpore.Sa principale caractéristique est l'adoption d'une architecture hybride innovante de « décodeur autorégressif + diffusion » (modèle autorégressif 9B + décodeur DiT 7B).Cela combine les capacités de compréhension approfondie des modèles de langage avec les capacités de génération de haute qualité des modèles de diffusion.

De plus, grâce à l'amélioration de la stratégie Tokenizer, le modèle prend en charge nativement la génération d'images à n'importe quelle échelle de 1024×1024 à 2048×2048 sans avoir besoin d'un réentraînement. L'innovation de GLM-Image se reflète également dans les deux aspects suivants :

*Résoudre le problème d'affichage du texte :Dans des évaluations faisant autorité telles que CVTG-2K et LongText-Bench, ses indicateurs clés, notamment la précision du texte, se sont classés premiers parmi les modèles open-source, améliorant considérablement la précision de la génération de texte dans les images.

*Définir des applications performantes et rentables :En mode d'appel API, le coût de génération d'une seule image n'est que de 0,1 yuan, soit seulement 1/10 à 1/3 du coût des modèles propriétaires classiques, offrant ainsi une option rentable pour les applications commerciales.

à l'heure actuelle,Le « GLM-Image Accurate Semantic High-Fidelity Image Generation Model » est désormais disponible sur le site web d'HyperAI (hyper.ai) dans la section tutoriels.Libérez votre créativité sans limites !

Expérience en ligne :https://go.hyper.ai/BSF7G

Exemple d'effet :

Essai de démonstration

1. Une fois sur la page d'accueil d'hyper.ai, sélectionnez « GLM-Image Precise Semantic High-Fidelity Image Generation Model » ou choisissez-le dans la page « Tutoriels ». Après la redirection, cliquez sur « Exécuter ce tutoriel en ligne ».

2. Une fois la page affichée, cliquez sur « Cloner » dans le coin supérieur droit pour cloner le didacticiel dans votre propre conteneur.

Remarque : Vous pouvez changer de langue en haut à droite de la page. Actuellement, le chinois et l’anglais sont disponibles. Ce tutoriel présente les étapes en anglais.

3. Sélectionnez les images « NVIDIA RTX Pro 6000 » et « PyTorch », puis choisissez « Pay As You Go » ou « Daily Plan/Weekly Plan/Monthly Plan » selon vos besoins, puis cliquez sur « Continuer l’exécution de la tâche ».

HyperAI propose un bonus d'inscription pour les nouveaux utilisateurs : pour seulement $1, vous pouvez obtenir 20 heures de puissance de calcul RTX 5090 (au lieu de $7), et les ressources sont valables indéfiniment.

4. Attendez que les ressources soient allouées. Une fois que le statut passe à « En cours d'exécution », cliquez sur « Ouvrir l'espace de travail » pour accéder à l'espace de travail Jupyter.

Démonstration d'effet

Une fois la page redirigée, cliquez sur le fichier README à gauche, puis sur « Exécuter » en haut.

Une fois le processus terminé, cliquez sur l'adresse de l'API à droite pour accéder à la page de démonstration.

Le tutoriel ci-dessus est celui recommandé par HyperAI cette fois-ci. Bienvenue à tous pour le découvrir !

Lien du tutoriel :

https://go.hyper.ai/BSF7G