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可能是目前效果最好的开源生图模型,混元生图3.0来了

腾讯混元放大招:80B参数的”像素魔法师”来了!

听说没?腾讯混元这个科技圈的”魔术师”,这次直接从帽子里变出了一只80亿参数的”像素巨兽”——HunyuanImage 3.0!这家伙可比你家楼下打印店的打印机厉害多了,人家是目前开源界的生图天花板

这个生图模型为啥这么牛?

  • 体型惊人:80B参数规模,相当于把80本《新华字典》塞进了AI脑袋里(虽然它不会帮你查生字)
  • 十八般武艺:不仅能看图说话,还能”看字画画”,简直是AI界的灵魂画手
  • 艺术细胞爆棚:出图效果直接对标艺术品,说不定哪天就能跟梵高、毕加索抢饭碗(开玩笑的)
  • 它能干啥?

    想象一下:

  • 你对它说:”来张会飞的熊猫穿着宇航服”,它真能给你变出来
  • 分辨率随意调,从表情包到4K壁纸,通通搞定
  • 文字渲染能力堪比书法大师,再也不怕”甲方爸爸”说要加艺术字了
  • 好消息是,这个AI魔法棒现在开源了!再也不用眼馋那些闭源的”小气鬼”模型啦~
    (小声说:现在的AI真是越来越不像话了,连画画这种人类最后的尊严都要抢!)
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    数学也能这么好玩?HunyuanImage 3.0解题太溜了!

    各位看官注意啦!今天我给大家表演一个“AI解方程”的神奇魔术~

    AI数学老师的show time

    HunyuanImage 3.0这位”数字天才”最近又升级了!它不仅是个艺术生,还拿了数学竞赛金奖

  • 当我说:”嘿伙计,给我解个方程组5x+2y=26,2x-y=5″
  • 这货居然像中学老师一样撸起袖子就开干
  • 三步并作两步,哐当哐当就算出来了
  • 还能把解题过程画得像艺术品一样精美
  • 为啥它能这么牛?

  • 原生学霸基因:继承了Hunyuan-A13B的全部”知识储备”
  • 多模态buff加持:既能算数又能作画
  • 思维导图大师:数学证明写得比某些学生还工整
  • 最绝的是,它不仅给出了标准答案,还能把解题过程可视化得像教科书一样标准!这让高中数学老师们情何以堪啊~
    各位想不想看看这位AI数学老师的手笔?保证让你惊呼:”我的方程从来没有这么好看过!”
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    当堆排序遇上小黄脸:一场数值的欢乐派对!

    堆排序可视化:表情包的逆袭!

    想象一下,如果数组里的数字都有自己的“心情”,数值越大越开心,堆排序就像在举办一场表情包狂欢节!我们用小黄脸表情包来代表数字,数值越大,笑脸越灿烂!

    堆排序流程

  • 堆的构造(Build Heap)
  • 把混乱的数字们调整成大顶堆(最大的数字站在顶端,笑到模糊)
  • 越高兴的数字(数值大)往上爬,哭脸的数字(数值小)往下沉
  • 排序阶段(Heap Sort)
  • 每次把最开心的那个小黄脸(堆顶元素)扔到数组最后
  • 剩下的数字重新调整成堆,选出下一个“快乐冠军”
  • 直到所有数字排好队,从“笑嘻嘻”到“勉强微笑”
  • 伪代码:手帐风

    plaintext
    堆排序(HeapSort):

  • 先建堆(BuildHeap):
  • 从最后一个非叶子节点开始,倒着调整堆
  • 比较父节点和子节点,如果父节点的“快乐值”不如子节点,就换位!
  • 排序开始:
  • 把堆顶的“最快乐小黄脸”交换到最后
  • 剩下的数字重新调整成大顶堆
  • 重复直到所有数字排好队!
  • 伪代码:
    function heapSort(arr):
    n = arr长度
    // 建堆
    for i from (n/2 – 1) down to 0:
    heapify(arr, n, i)
    // 开始排序
    for i from (n-1) down to 0:
    交换 arr[0] 和 arr[i] // 把最开心的放最后
    heapify(arr, i, 0) // 重新调整堆
    function heapify(arr, n, i):
    largest = i // 当前最开心的
    left = 2*i + 1 // 左孩子
    right = 2*i + 2 // 右孩子
    // 左孩子更开心?
    if left arr[largest]:
    largest = left
    // 右孩子甚至更开心?
    if right arr[largest]:
    largest = right
    // 如果有人比当前最开心的还开心,就换位!
    if largest != i:
    交换 arr[i] 和 arr[largest]
    heapify(arr, n, largest) // 继续检查下面的孩子

  • 小红书风总结

    堆排序,就是一场表情包的快乐接力
    最大的数字笑到模糊,站到顶端!
    每次选出最开心的一个,让它去队尾休息!
    剩下的数字继续PK,直到全都排好队!

  • 手帐风tips*:
  • 画小黄脸时,数值越大,嘴巴咧得越开!
    堆的形状像一颗倒着的树,快乐从顶部传递!
    每次交换时,可以把“最快乐小黄脸”画个特效!
    就这样,一堆混乱的数字,变成了快乐的有序队列
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    文字渲染:从“糊一脸”到“糊一脸艺术”的进化论

    还记得当年那些像素感人、字体模糊得像被大象踩过的“创意”海报吗?现在,HunyuanOCR带着它的3.0版本强势登场,终于让你的文字不再像超市促销传单

    三大升级,告别“马赛克美学”

  • 定向补充渲染数据——不再让你的字体看起来像被饿了三天的蜘蛛爬出来的。
  • OCR开挂级识别——连你家猫在键盘上踩出的乱码都能认出来(虽然我们不建议这么做)。
  • 头部模型级质感——现在你可以理直气壮地说:“这可是AI渲染的!”而不是偷偷摸摸地甩锅给“设计软件卡了”。
  • 效果对比

  • 旧版本: “这字……是在表达抽象艺术吗?”
  • 3.0版本: “这排版,一看就是专业设计师的手笔!”(但其实是AI帮你背的锅)
  • 无论是表情包怼人海报唬人,还是朋友圈装X,现在通通一键搞定,让你的创意不再被渣画质拖累
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    HunyuanImage 3.0:当AI遇上设计师的灵魂碰撞

    进化之路:从理工直男到艺术绅士

    HunyuanImage 3.0可不是简单迭代的“数字民工”,它在设计师的魔鬼训练下,成功完成了审美的华丽转身——

  • 曾经:生成的图片像是熬夜赶PPT的大学生作品,配色全靠运气。
  • 现在:经过设计师“爱的鞭策”,终于懂得莫奈色调和赛博朋克的区别。
  • 美学训练:AI界的“变形记”

    为了让这位AI同学摆脱“钢铁直男式”审美,团队下了狠手——

  • 色彩课:强制背诵潘通色卡,禁止使用“荧光粉配荧光绿”。
  • 构图特训:每天分析100张名画,直到它哭着承认“黄金分割确实有用”。
  • 风格考核:毕加索抽象派和日式极简混搭?不及格!回炉重造!
  • 最终,HunyuanImage 3.0成功毕业,甚至能对着用户的草图深情朗诵:“您这张……颇有康定斯基早期的神韵。”(尽管原图只是随手涂鸦的土豆)

  • 效果总结*:现在的它,生成的每张图都仿佛自带艺术馆解说员,就差在角落签个名了。
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    AI的艺术魔法

    这家伙简直就是哆啦A梦的神奇口袋,啥都能掏出来!

  • 不信?你看它能干啥:*
  • 唰唰唰生成四格漫画,连分镜都不用你操心
  • 一键变身漫画家,分分钟画出下个《火影忍者》
  • 想要毛绒兔子?陶瓷兔子?不锈钢兔子?统统满足
  • 手残党福音!「如何画漩涡鸣人」教程精确到每一根呆毛
  • 最气人的是*:它搞定这些比我们泡个面的时间还快。艺术生看了想摔画笔,设计师看了想砸数位板!
  • (小声说:这么好用,该不会哪天取代人类艺术家吧…瑟瑟发抖.jpg)
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  • 腾讯混元公开,技术圈沸腾!*
  • 听说腾讯家的混元大模型最近正式亮相了,科技圈的小伙伴们纷纷表示:“这年头,大厂不出个AI模型,都不好意思说自己搞技术的!”

  • 关键词解析:*
  • 混元:谐音梗?武侠风?或许腾讯是想让AI也练上“混沌元气”,一招横扫数据江湖!
  • 技术栈:据小道消息(网友瞎猜),这个模型可能是“缝合”了NLP、CV等多种技能点,堪称AI界的“瑞士军刀”——啥都能干,但能不能削水果还得看实测!
  • 网友脑洞时间:*
  • “以后微信自动回复会不会变成:‘亲,这个问题我帮您算一卦(混元模式启动中)……’”
  • “建议改名叫‘混元太极模型’,因为迟早要和隔壁‘盘古’‘文心’打擂台!”
  • 总之,技术圈的“神仙打架”又添一员,吃瓜群众已备好小板凳。(手动狗头)

    核心技术方案

    当AI学会了”心有灵犀”——Hunyuan-A13B的多模态革命

    谁说AI不能”一心多用”?最新推出的Hunyuan-A13B就像个学霸里的”多边形战士”,80B的总参数量让它堪比一个装满知识的移动图书馆(不过它真的不会抱怨背书)。最厉害的是,它把文本理解、视觉识别和图像生成这三项绝活都塞进了同一个”大脑”,而且还能无缝切换——

  • 视觉+文本=脑内弹幕:不仅知道”猫”是什么,还能在生成猫咪图片时自动配上”主子驾到”的气场
  • 端到端一致性:从文字指令到成品图像,全程不”跑偏”,就像有个超听话的私人画家
  • 推理能力UP:如果让它画”穿着西装吃火锅的熊猫”,它绝对不会给你一只戴领带的北极熊
  • 最神奇的是,13B的激活参数量意味着它特别懂得”节能”——只在需要时才点亮相关脑细胞,活像个精通”工作摸鱼平衡术”的职场老手。
    这下好了,AI不仅知道你要什么,还能一次性给到位。以后让它画”会跳舞的西兰花”,估计连伴舞的牛排都能自动安排上!
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    混元3.0:一款不仅能吹牛还能画画的AI

    你们还在用传统的DiT路线?那就像拿着大哥大和iPhone 14比谁的屏幕分辨率高一样可笑!混元3.0可不走寻常路,它选择了“大模型就是一切”的王者路线——
    核心优势:

  • 语言能力的暴力继承:就像你大爷永远是你大爷,LLM的强大基因在这里完全展现,推理能力堪比爱因斯坦喝咖啡后的状态!
  • 数据混搭大师:预训练阶段就已经学会“左手写诗,右手画画”,不是简单的拼接,而是语言和视觉的双向奔赴,真AI界的“跨界歌王”!
  • 理解反哺生成:别的模型还在“看图说话”,混元3.0已经开始“听命令画画”,让它画一只戴着墨镜的考拉,它就绝对不会画成没睡醒的袋鼠!
  • 最良心的是—— HunyuanImage 3.0完全开源!对,你没听错,代码和权重同步放出,简直就是AI界的“今天我请客”!再也不用偷偷摸摸Ctrl+C/V*别人的模型了,这里直接给你原材料,自己回家炒菜去!
  • 总之,混元3.0告诉你:“大模型不仅能写作文,还能画画,以后没准还能给你煮咖啡——只要训练数据足够!”
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    双编码器结构

    AI绘画界的”变形金刚”:混元3.0的那些黑科技

    1. 看图说话新境界

    混元3.0简直是个”视觉美食家”,先把图像扔进VAE+ViT这对”黄金搭档”里:

  • VAE:像榨汁机一样把图像压缩成精华汁液
  • ViT:再用显微镜一片片扫描这份”图像果汁”
  • 然后像吃自助餐一样把视觉特征和文字特征统统摆在同一条传送带上!

    2. 画画也能”聊”出来

    它的绘画系统简直就是艺术界的”百变星君”:

  • 继承了Transfusion的血统,把Diffusion模型像乐高一样插进大语言模型
  • 效果堪比:你边跟AI聊天它边给你改图,就像有个24小时在线的美编小弟
  • “老板,这个夕阳要不要再红一点?” —— “好嘞!马上给您PS成火山爆发效果!”

    广义因果注意力

    当AI开始”看菜下饭”:解读广义因果注意力的神奇之处

    你以为AI只是个死板的”计算器”?不不不,现在它学会”看人下菜碟”了!HunyuanImage 3.0带来的广义因果注意力(Generalized Causal Attention),简直就是AI界的”社交达人”,懂得在什么场合该怎么表现——

  • 语言推理时: 像个严谨的逻辑学家,严格遵守”先来后到”(因果型注意力),确保每个单词都按照正确的顺序思考,绝不越位。
  • 图像处理时: 秒变画家,放飞自我,整个画面一眼全收(全局注意力),哪里该画云、哪里该补棵树,一点不含糊!
  • 这就像让一个既能写诗又会画画的才子,在同一时间里——

  • 写文案时 规规矩矩,不让”因为所以”的逻辑出岔子;
  • 画插画时 大手一挥,整张画布尽在掌握!
  • 谁说AI不能”一心二用”?它现在可是真正实现了“左手写代码,右手画大饼”的境界!
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  • 当AI遇上连连看:长文本推理的魔幻现实主义*
  • 想象一下,你的大脑正在玩一场高端的”图像接龙”游戏——

  • 训练阶段
  • 就像在自助餐厅疯狂拿取各种菜品,模型面前会摆满各种”加了马赛克”的图片(专业术语叫:加噪图像)。
  • 这些图片排着队等待”美颜”(去噪),像个亟待修复的老照片展览会。
  • 推理阶段
  • 突然变成了强迫症患者的乐园:一次只能允许一张”脏兮兮”的图片存在!
  • 每当有图片成功”洗完脸”(完成去噪),就会获得VIP资格认证——”干净条件图”。
  • Attention Mask的奇妙法则*:
  • 中部禁入:后面的文字令牌禁止偷看中间的”未P图”,就像禁止剧透电影结局。
  • 随身保镖:每张灰头土脸的图片都会配一个光鲜亮丽的”参考图”,形成超现实的”Before & After”组合。
  • 这项技术的神奇效果*:
  • 让AI像吃了记忆面包一样,在长篇大论的对话中——

  • 不会把第一段的情书写成第五段的购物清单
  • 确保你的第十个问题和第一个回答还保持着”量子纠缠”般的关系
  • (背后的科学原理:用”图文连连看”的方法治好了AI的健忘症)

    二维位置编码

    当数学遇上艺术:HunyuanImage 3.0的”像素级”脑回路

    你以为AI只是在算数学题?No no no,它其实是在用三角函数跳”位置编码广场舞”!HunyuanImage 3.0这个家伙可不得了:

  • 它的大表哥是Hunyuan-A13B那个文字达人,结果这个小朋友偏要玩图像
  • 位置编码从一维购物清单(1,2,3…)升级成了二维俄罗斯方块( (1,1),(2,2)… )
  • 三角函数派对:[cos兄]+[sin弟]的组合拳打得精准无比
  • 不对称美学:图片本来就长得”歪瓜裂枣”,所以编码也跟着放飞自我
  • 最妙的是*:
  • x轴和y轴的频率参数θ各玩各的,就像夫妻俩各自有工资卡但神奇的是,这套”AA制”编码法还能完美兼容老版的”单身汉”文本编码!最后友情提醒:这不是什么黑魔法,而是AI在小心翼翼地保护自己好不容易学来的”说话本事”,同时偷偷摸摸地解锁”看图说画”新技能!
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    数据处理流程

    大数据过滤器历险记:50亿张图片的逆袭之路

    第一阶段:”垃圾堆”大扫除(100亿→75亿)

    想象一下,你面前摆着100亿张图片——如果每张都是一片饼干,足够喂饱全银河系的外星人了!但问题是,这些”饼干”里混着:

  • 糊得像老花镜掉地上的(低分辨率)
  • 水印打得比我的存在感还明显
  • AI生成的诡异笑脸猫(第三只眼长在肚脐上那种)
  • 我们的算法小哥戴着虚拟口罩,挥动代码扫把,一口气清走了25亿张”黑暗料理”。

    第二阶段:”颜值即正义”淘汰赛(75亿→60亿)

    剩下的图片被送上《图像101》选秀舞台,评委标准包括:

  • 像素密度不能低于我的发际线
  • 构图比我的毕业论文逻辑更清晰
  • 色彩饱和度≠小朋友的蜡笔涂鸦
  • 15亿张”海选选手”当场领了盒饭。

    终极加强版:知识buff加持(60亿→50亿)

    最后我们给数据打了两针”聪明剂”:

  • 【百科全书特饮】 混入天文地理等高知数据集
  • 【文字连连看】 确保图片和描述不会出现”烤鸭图配量子力学说明”的魔幻操作
  • 最终胜出的50亿张精英图片,现在能优雅地处理:
    让AI画出的蒙娜丽莎不会突然眨眼睛
    保证搜索结果不会把”柯基犬”显示成”会跑的吐司面包”

  • PS:虽然我们淘汰了半个互联网,但绝对没有伤害任何一张表情包!(它们自带不死属性)*
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    图片描述:一场“语言马戏团”的杂技表演

    科研人员最近搞出了一套描述图片的新花样——就像在马戏团里看杂技,不过是文字版的

    分层描述:从“小学生作文”到“大学教授论文”

  • 第一层:简洁版本
  • (适合不想动脑子的你)
    “这是一张图,里面有东西。”

  • 第二层:风格属性
  • (适合假装懂艺术的你)
    “这张图的风格介于梵高的癫狂和蒙德里安的强迫症之间。”

  • 第三层:事实实体
  • (适合福尔摩斯式较真的你)
    “图中有一只名叫Tom的猫,正在思考为什么主人宁愿刷手机也不陪它玩。”

    动态标题生成:玩转“文字俄罗斯方块”

    科学家们发明了一种“组合式合成策略”(其实就是随机拼句子游戏),让AI能像俄罗斯方块一样灵活拼接标题:

  • “一只猫在思考人生!”(短款)
  • “阳光明媚午后,一只橘猫慵懒地趴在窗台,充满哲学气息地凝视远方。”(长款)
  • “震惊!99%的人不知道,猫在想什么……”(UC编辑下岗预警)
  • OCR和NER:AI的“侦探工具包”

    为了让AI不说瞎话,团队给它配了两个小助手:

  • OCR(文字识别)
  • 确保AI不会把“禁止停车”认成“免费烧烤”。

  • 命名实体识别(NER)
  • 防止AI把“马斯克”认成“一只会发推特的猴子”。

  • 核验方式?双向验证!*
  • 就像你和朋友互相检查对方有没有穿反裤子一样严谨。

    差异描述:找不同的高级玩法

    AI不仅能看图说话,还能在两张图中找不同

  • 原图描述:“一只猫在睡觉。”
  • 新图描述:“同一只猫,但现在它醒了,并且一脸‘谁吵我’的不爽。”
  • 推理数据集:让AI学会“脑补”

    为了不让AI只会死记硬背,科学家们决定训练它“脑补”

  • T2T(文本到文本)
  • 教会AI如何从“天气好热”推理出“我想吃冰棍”。

  • T2TI(文本到文本到图像)
  • 让AI不仅知道“一只猫在月球上”,还能画出戴着宇航头盔的猫

  • 目标?*
  • 让AI能像人类一样先胡思乱想,再动手画画,而不是只会“复制粘贴”。

    多阶段训练策略

    像素晋级赛:从256到1024的视觉马拉松

    你以为AI生图画风突变的秘诀是什么?随机抽卡?不!这是一场精心设计的”分辨率晋级赛”,AI像个被迫报名健身房的新手,从弱不禁风的256像素”小土豆”开始:

  • 第一阶段:256像素学徒期
  • 吃着最朴素的”图文对照盒饭”,偶尔配点纯文本维生素片,连VAE(视觉增强器)都只能吐出马赛克级别的朦胧美——像极了新手画家颤抖的第一笔。

  • 第二阶段:512像素膨胀期
  • 突然被投喂”高蛋白数据餐”,分辨率翻倍像打了激素。这时候AI开始嘚瑟:”我能画清晰的手指了!”…然后继续画出六根手指的克苏鲁怪物。

  • 终极考验:1024像素大师课
  • 教练突然往训练菜单里撒魔鬼椒:多图缝合术、PS级编辑指令,外加”思维链”益智饼干。AI边哭边进化,终于在某个深夜顿悟:”原来甲方要的’五彩斑斓的黑’是这个意思!”

  • 此时后台程序员看着崩溃的GPU:*
  • “恭喜你从毕加索抽象派毕业了…现在请开始学习如何正确画一只正常数量的柯基犬尾巴。”
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    当AI开始”创作学院”进修之旅

    阶段一:预训练——疯狂的”知识暴食症”

    模型一开始就像个刚上大学的新生,面对海量的多任务数据疯狂摄取知识,企图成为”全能学霸”——从天气预报到莎士比亚,从菜谱到量子力学,统统塞进它那深不见底的”脑回路”。

  • 结果*:虽然啥都知道一点,但生成图像时可能给你画一只戴着博士帽的西红柿,还配文”这是薛定谔的番茄”。
  • 阶段二:指令微调——变身”甲方快乐机”

    这时,模型开始专业化进修。训练数据变成了格式化指令,比如:

  • “画一只穿芭蕾裙的柯基,背景要有彩虹和漂浮的甜甜圈。”
  • “生成一张赛博朋克风格的西红柿战士海报。”
  • 目标很简单:让AI学会精准满足人类脑洞,而不是自顾自地搞抽象艺术。

  • 副作用*:如果指令写错一个字,可能会得到”穿芭蕾裙的科学家柯基在量子力学背景下跳舞”。
  • 阶段三:后训练——人类的”挑三拣四”大法

    最后的精修阶段,人类拿出三套终极武器来调教AI:

  • SFT(精选高质量样本):给AI看”别人家的孩子”作品,比如《蒙娜丽莎》或宫崎骏原画,并说:”学这个!”
  • DPO(优劣对比数据):摆出两张图——
  • 好图:光影细腻的落日风景
  • 烂图:像被微波炉炸过的橡皮泥雕塑
  • AI被迫学会审美,避免产出精神污染。

  • 强化学习(MixGRPO/SRPO/ReDA):用”奖励信号”鼓励AI——
  • 生成正常人类脸?+100分!
  • 生成八只眼睛的猫咪?扣光积分,并罚写《什么是美学》100遍。
  • 最终效果*:AI终于能画出既符合指令又不会让人做噩梦的图了……大概吧。
  • 总结*:从”知识垃圾桶”到”甲方乙方拉锯战”,AI的成长之路,就是一部人类如何用数据”威逼利诱”它变乖的历史。
  • 模型测评效果

    HunyuanImage 3.0测评方式的魔幻漂流

  • 据说最新一代HunyuanImage模型正在接受史上最严格的”双规”测试…*
  • 测评方式大揭秘

    这个图像模型正在接受:

  • 机器人考官的无情鞭挞 – SSAE指标像极了一位戴着单片眼镜的挑剔老学究,用数据放大镜对着作品找茬
  • 人类评委的爱心暴击 – GSB评测小组如同小区大妈评选广场舞冠军,边嗑瓜子边打分
  • 测评趣闻

  • SSAE评委会突然掏出《图像质量标准第37修订版》,场面一度十分窒息
  • GSB组员们常因”这张图让我想起前任”而给出意料之外的分数
  • 两种测评方式经常在后台”华山论剑”,争辩谁的标准更具代表性
  • 小道消息:模型开发者正在考虑加入第三个测评维度——让小区流浪猫来打分,因为它们对画质异常敏感*
  • 可能是目前效果最好的开源生图模型,混元生图3.0来了

    看图说话:SSAE带你看清AI画图的”小心思”

    还记得小时候做连线题吗?现在的AI画图也要经历类似的考试了!今天我们要介绍的这位叫SSAE的”考官”,专治各种”文不对图”的AI画师。

    SSAE是谁?

    简单来说:

  • 姓名:Structured Semantic Alignment Evaluation(结构化语义对齐评估)
  • 职业:AI画图的看图写话老师
  • 特长:用500道”看图说话”考题检验AI画师的真本事
  • 这门考试有多严格?

    SSAE可不是随便问问”这张图画的是什么”,而是把每道题拆成12个小细节:

  • 主体识别:主角画对了吗?
  • 背景环境:场景搭配合适吗?
  • 颜色搭配:色盲AI在这里经常挂科
  • 细节处理:连手指头都要数清楚!
  • 成绩单怎么看?

    每个AI画师都会拿到两张成绩单:

  • 课堂小测平均分(MeanAcc):看整体水平
  • 期末考试总分(GlobalAcc):看细节掌握
  • HunyuanImage 3.0:班里的新学霸

    就在大家以为Midjourney、DALL·E这些”老学长”已经是天花板时,来自中国的HunyuanImage 3.0同学交出了一份惊人答卷:

  • 总分基本持平
  • 部分科目竟然还反超了!
  • 特别是在”数手指”这个传统难题上表现优异
  • 看来AI绘画界的”内卷”已经蔓延到考试领域了。下次当你看到AI画出六指琴魔时,就知道SSAE考官一定会给它扣分!
    可能是目前效果最好的开源生图模型,混元生图3.0来了

    AI模型大乱斗:HunyuanImage 3.0上演逆袭好戏

    在最近这场AI图像生成界的华山论剑中,HunyuanImage 3.0可谓是一匹黑马:

  • 1.17%胜Seedream 4.0:虽然差距不大,但证明它比这位闭源大佬略胜一筹!
  • 2.64%胜Nano Banana:不是水果大战,但确实碾碎了这颗香蕉……
  • 5.00%胜GPT-Image:OpenAI家的重量级选手?照样被它踢出前三名!
  • 14.10%胜自家上一版本2.1:这哪叫升级,简直是超级赛亚人变身
  • 结论?HunyuanImage 3.0不仅媲美顶级闭源模型,甚至还可能把它们挤到观众席!
    (PS:好奇这个开源战神?自己去GitHub围观吧!)

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