今天必须跟你们聊聊GLM-Image这事儿

今天早上我刚打开电脑,就看到智谱AI发布了GLM-Image。

我第一反应是:又来一个生图模型?

但当我仔细看完技术报告之后,整个人都坐直了。

兄弟们,这次真的不一样。我在AI这个圈子混了这么久,见过太多"PPT发布会",但这次我是真的感受到了一种"咱们自己也能做出来"的底气。

为什么这么说?听我慢慢跟你们掰扯。

我为什么说"这次不一样"

第一个让我震惊的点:华为芯片训练出来的

这是中国第一个全程在华为A2芯片上训练出来的SoTA图像生成模型

你可能觉得这不就是换了个卡嘛,有啥大不了的?

兄弟们,这事儿的意义远比你想象的大。

过去咱们训练前沿AI模型,基本都得用英伟达的卡。不是说英伟达不好,而是当你的整个技术栈都依赖别人的时候,那种感觉……怎么说呢,就像你做了个超级牛逼的产品,但底层的螺丝钉都得从别人那买。

GLM-Image这次用华为A2芯片+Mindspeed-LLM框架,从数据预处理到大规模训练,整个流程跑通了

这意味着什么?意味着咱们的国产算力已经能撑起前沿AI模型的训练了。这不是喊口号,这是实打实地把模型训出来了,而且效果还不差。

现在看到国产算力能做到这个程度,说实话,我是真的替咱们国内的AI开发者感到兴奋。

第二个让我上头的点:文字渲染是真的强

我之前在做coze教学的时候,经常有学员问我:“老师,我想用AI生成海报,但上面的文字总是乱码,怎么办?”

这是所有生图模型的老大难问题——文字渲染

你让它画一条龙,它能给你画得活灵活现。但你让它写个"新年快乐"四个字,它能给你写成"新乐快年"。

GLM-Image在CVTG-2K和LongText-Bench两个文字渲染榜单上,拿了开源第一。而且特别擅长汉字渲染。

我今天上午亲自测试了一下,从官方给的demo图来看,那个汉字写得是真清楚。不是那种"看起来像汉字",而是真的能认出来每个字

这对做设计、做运营、做自媒体的兄弟们来说,是真正的生产力工具。

这才是AI应该有的样子——真正帮你节省时间,而不是给你增加麻烦。

第三个让我觉得牛逼的点:架构创新

这个部分稍微有点技术,我尽量用大白话讲。

GLM-Image用了一个叫 "自回归+扩散解码器"的混合架构。简单来说:

  • 自回归模型(9B参数)负责理解你的指令,搞清楚你到底想要什么

  • 扩散解码器(7B参数)负责把理解的内容画出来,把细节刻画好

    这就像是两个人配合干活:一个人负责理解需求,一个人负责执行。分工明确,效率更高。

    而且它原生支持384×384到2048×2048的任意分辨率,不用重新训练。

    你想生成小图标,可以;

    你想生成超高清海报,也行。

    终于能用上"开源版nano banana"了

    说句实话,谷歌的nano banana模型在文字生图这块做得确实好。但有两个问题:

    1. 不开源

    GLM-Image这次相当于把这个能力开源了,而且还是用国产芯片训练出来的。即使在API模式下,价格仅需0.1一张。

    这种感觉,懂的都懂。

    给“你”的建议

    如果你是:

    • 设计师/运营/自媒体:这个工具是真正的生产力工具,建议重点关注。尤其是需要做中文海报、配图的场景,GLM-Image的汉字渲染能力会帮你省很多时间。

    • AI开发者:可以研究一下它的混合架构,这个思路对其他多模态任务也有借鉴意义。

    • AI小白:等API正式开放后,可以先试试水。文字生图的门槛会比你想象的低很多。

      我后续会持续跟进这个模型,教兄弟们怎么用它的API做实际项目。

      最后说两句

      看到GLM-Image这次的发布,我最大的感受是:咱们的AI技术真的在往前走

      不是说一定要跟谁比,而是当你看到自己国家的技术能做到这个程度的时候,那种感觉是真的不一样。

      技术是为人服务的。当越来越多像GLM-Image这样的工具出现,当这些工具真正能帮普通人解决问题的时候,AI才算真正落地了。

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