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腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

释放双眼,带上耳机,听听看~!
腾讯宣布混元文生图大模型全面升级并全面开源,支持中英文双语输入及理解,具有15亿参数量,在Hugging Face平台及GitHub上发布。Hunyuan-DiT架构的模型效果领先,支持多轮对话生成,并支持最多256字符的内容输入,具有国际领先水平。

中文 AI 社区迎来了一个好消息:与 Sora 同架构的开源文生图大模型来了!

5 月 14 日,腾讯宣布旗下混元文生图大模型全面升级并全面开源,目前已在 Hugging Face 平台及 GitHub 上发布,包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型,可供企业与个人开发者免费商用。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

  • 官网地址:https://dit.hunyuan.tencent.com/
  • GitHub 项目地址:https://github.com/Tencent/HunyuanDiT
  • Hugging Face 模型地址:https://huggingface.co/Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT
  • 技术报告地址:https://tencent.github.io/HunyuanDiT/asset/Hunyuan_DiT_Tech_Report_05140553.pdf

据了解,这是业内首个中文原生的 DiT 架构文生图开源模型,支持中英文双语输入及理解,参数量 15 亿。

升级后的混元文生图大模型采用了与 Sora 一致的 DiT 架构,即全新的 Hunyuan-DiT 架构,不仅可以支持文生图,也可以作为视频等多模态视觉生成的基础。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

为了全面比较 Hunyuan-DiT 与其他文生图模型的生成能力,腾讯混元团队构建 4 个维度的测试集,邀请超过 50 名专业评估人员进行评估,包括文本图像一致性、排除 AI 伪影、主题清晰度、审美。

从下表结果可以看到,采用 Hunyuan-DiT 架构的腾讯混元文生图模型效果远超开源的 Stable Diffusion 模型,是目前效果最好的开源文生图模型,整体能力属于国际领先水平。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

与其他 SOTA 模型的比较。

与这些 SOTA 模型的定性比较结果如下图所示。

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全新 DiT 架构

腾讯混元文生图要做开源模型 No.1

大模型的优异表现,离不开领先的技术架构。

升级后的腾讯混元文生图大模型采用了全新的 DiT 架构(DiT 即 Diffusion With Transformer),这是 OpenAI Sora 和 Stable Diffusion 3 的同款架构和关键技术,是一种基于 Transformer 架构的扩散模型。

过去,视觉生成扩散模型主要基于 U-Net 架构,但随着参数量增加,基于 Transformer 架构的扩散模型展现了更好的扩展性,有助于进一步提升模型生成质量及效率。Sora 很好地说明了这一点。

腾讯混元是业界最早探索并应用大语言模型结合 DiT 结构的文生图模型之一。从 2023 年 7 月起,腾讯混元文生图团队就明确了基于 DiT 架构的模型方向,并启动了新一代模型研发。今年初,混元文生图大模型已全面升级为 DiT 架构。

Hunyuan-DiT 的模型结构如下图 7 所示,采用了创新的网络架构,结合了双语 CLIP 和多语言 T5 编码器,通过精心设计的数据管道进行训练和优化,支持多轮对话,能够根据上下文生成并完善图像。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

在 DiT 架构之上,腾讯混元团队支持了中英双语文本提示生成图像,并在算法层面优化模型的长文本理解能力,能够支持最多 256 字符的内容输入,达到行业领先水平。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

此外,混元文生图大模型在算法层面创新实现了多轮生图和对话能力,可实现在一张初始生成图片的基础上,通过自然语言描述进行调整,从而达到更满意的效果。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

更多多轮对话生成示例如下图所示。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

中文原生也是腾讯混元文生图大模型的一大亮点。此前,像 Stable Diffusion 等主流开源模型核心数据集以英文为主,对中国的语言、美食、文化、习俗都理解不够。

作为首个中文原生的 DiT 模型,混元文生图具备了中英文双语理解及生成能力,在古诗词、俚语、传统建筑、中华美食等中国元素的生成上表现出色。我们可以看以下一些生成示例。

腾讯混元文生图大模型全面开源,Hunyuan-DiT 架构支持中英双语输入及理解

腾讯混元文生图还更擅长细粒度文本提示生成

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评测结果显示,新一代腾讯混元文生图大模型视觉生成整体效果,相比前代提升超过了 20%,不仅在语义理解、画面质感与真实性方面全面提升,而且在多轮对话、多主体、中国元素、真实人像生成等场景下效果提升显著。

这一次

腾讯混元选择全面开源文生图模型

腾讯混元文生图能力,已经广泛被用于素材创作、商品合成、游戏出图等多项业务及场景中。今年初,腾讯广告基于腾讯混元大模型,发布了一站式 AI 广告创意平台腾讯广告妙思,可为广告主提供文生图、图生图、商品背景合成等多场景创意工具,有效提高了广告生产及投放效率。

腾讯混元文生图大模型的开源,填补了中文原生 DiT 文生图架构的缺失,有助于更多的开发者和创作者参与进来,一起探索、共创基于 DiT 架构的视觉生成生态,更好地去验证、挖掘这个技术架构的潜力。

腾讯文生图负责人芦清林表示:「腾讯混元文生图的研发思路就是实用,坚持从实践中来,到实践中去。此次把最新一代模型完整开源出来,是希望与行业共享腾讯在文生图领域的实践经验和研究成果,丰富中文文生图开源生态,共建下一代视觉生成开源生态,推动大模型行业加速发展。」

基于腾讯开源的文生图模型,开发者及企业无需从头训练,即可以直接用于推理,并可基于混元文生图打造专属的 AI 绘画应用及服务,能够节约大量人力及算力。透明公开的算法,也让模型的安全性和可靠性得到保障。

此外,基于开放、前沿的混元文生图基础模型,也有利于在以 Stable Diffusion 等为主的英文开源社区之外,丰富以中文为主的文生图开源生态,形成更多样原生插件,推动中文文生图技术研发和应用。

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