이미지 생성 분야에서 확산 모델은 안정적인 학습과 뛰어난 일반화 능력 덕분에 점차 주류로 자리 잡고 있습니다. 그러나포스터, PPT, 과학 인포그래픽과 같이 복잡한 정보를 정확하게 전달해야 하는 "지식 집약적인" 시나리오에 직면했을 때,기존 모델은 지시 사항 이해와 상세한 특성 파악을 동시에 달성할 수 없다는 단점이 있습니다.또 다른 오랜 문제는 생성된 이미지의 텍스트에 획 오류가 있거나 알아보기 어려운 경우가 많아 실용적인 가치가 심각하게 떨어진다는 점입니다.

이를 바탕으로,2026년 1월, Zhipu는 화웨이와 협력하여 차세대 이미지 생성 모델인 GLM-Image를 오픈소스로 공개했습니다.해당 모델은 Ascend Atlas 800T A2와 MindSpore AI 프레임워크를 사용하여 학습되었습니다.이 알고리즘의 핵심 특징은 혁신적인 하이브리드 아키텍처인 "자기회귀 + 확산 디코더"(9B 자기회귀 모델 + 7B DiT 디코더)를 채택했다는 점입니다.이는 언어 모델의 심층적인 이해 능력과 확산 모델의 고품질 생성 능력을 결합한 것입니다.

또한, 토크나이저 전략을 개선함으로써, 모델은 재학습 없이도 1024×1024부터 2048×2048까지 모든 크기의 이미지 생성을 기본적으로 지원합니다. GLM-Image의 혁신성은 다음 두 가지 측면에서도 나타납니다.

*텍스트 렌더링 문제를 해결하세요:CVTG-2K 및 LongText-Bench와 같은 권위 있는 평가에서 텍스트 정확도를 포함한 주요 지표에서 오픈 소스 모델 중 1위를 차지하며 이미지에서 텍스트 생성 정확도를 크게 향상시켰습니다.

*고성능, 비용 효율적인 애플리케이션을 정의하십시오:API 호출 모드에서 이미지 하나를 생성하는 데 드는 비용은 0.1위안에 불과하며, 이는 주류 폐쇄형 소스 모델 비용의 1/10에서 1/3 수준에 그쳐 상업적 용도에 비용 효율적인 옵션을 제공합니다.

현재,"GLM-Image 정확한 의미론적 고화질 이미지 생성 모델"이 HyperAI 웹사이트(hyper.ai)의 튜토리얼 섹션에서 이용 가능합니다.무한한 창의력을 마음껏 발휘하세요!

온라인 경험:https://go.hyper.ai/BSF7G

효과 예:

데모 실행

1. hyper.ai 홈페이지에 접속한 후, "GLM-Image Precise Semantic High-Fidelity Image Generation Model"을 선택하거나 "튜토리얼" 페이지에서 해당 모델을 선택하세요. 페이지가 리디렉션되면 "온라인으로 튜토리얼 실행"을 클릭하세요.

2. 페이지가 이동한 후 오른쪽 상단의 "복제"를 클릭하여 튜토리얼을 자신의 컨테이너로 복제합니다.

참고: 페이지 오른쪽 상단에서 언어를 변경할 수 있습니다. 현재 중국어와 영어로만 제공됩니다. 이 튜토리얼에서는 영어로 된 단계를 안내합니다.

3. "NVIDIA RTX Pro 6000" 및 "PyTorch" 이미지를 선택하고 필요에 따라 "종량제" 또는 "일일 요금제/주간 요금제/월간 요금제"를 선택한 다음 "작업 실행 계속"을 클릭합니다.

HyperAI는 신규 사용자를 위한 가입 보너스를 제공합니다. 단 $1로 20시간 동안 RTX 5090 컴퓨팅 파워를 이용할 수 있으며(정가는 $7), 이 리소스는 무기한으로 사용 가능합니다.

4. 리소스 할당이 완료될 때까지 기다립니다. 상태가 "실행 중"으로 변경되면 "워크스페이스 열기"를 클릭하여 Jupyter 워크스페이스에 들어갑니다.

효과 시연

페이지가 리디렉션된 후 왼쪽의 README 페이지를 클릭하고 상단의 실행을 클릭하세요.

절차가 완료되면 오른쪽에 있는 API 주소를 클릭하여 데모 페이지로 이동하세요.

위는 HyperAI가 이번에 추천하는 튜토리얼입니다. 누구나 와서 체험해 보세요!

튜토리얼 링크:

https://go.hyper.ai/BSF7G