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騰訊混元發布并開源圖像模型2.1,支持原生2K生圖

一躍而成全球第三熱門模型

9月9日深夜,騰訊發布并開源混元最新的生圖模型“混元圖像2.1(HunyuanImage 2.1)” 。該模型綜合能力業界領先,支持原生2K高清生圖。

混元圖像2.1模型在開源后,在Hugging Face模型熱度榜熱度迅速攀升,一躍而成全球第三熱門模型。在該榜單前八名中,騰訊混元模型家族包攬三席。

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同時,騰訊混元團隊透露,即將發布原生多模態圖像生成模型。

混元圖像2.1在2.0架構的基礎上全面升級,更加注重生成效果與性能之間的平衡。新版本不僅支持中英文的原生輸入,還能夠實現中英文文本與復雜語義的高質量生成。同時,在生成圖片的整體美學表現和適用場景的多樣性方面,都有了顯著提升。

這意味著,設計師、插畫師等視覺創作者能夠更加高效、便捷地將自己的創意轉化為畫面。無論是生成高保真的創意插畫,還是制作包含中英文宣傳語的海報和包裝設計,亦或是復雜的四格漫畫與連環畫,混元圖像2.1都能為創作者提供快速、高質量的支持。

混元圖像2.1是一款全面開源的基座模型,不僅具備業界領先的生成效果,還能夠靈活適配社區多樣化的衍生需求。目前,混元圖像2.1的模型權重和代碼已在Hugging Face、GitHub等開源社區正式發布,個人和企業開發者均可基于這一基礎模型開展研究,或開發各類衍生模型與插件。

得益于更大規模的圖文對齊數據集,混元圖像2.1在復雜語義理解和跨領域泛化能力上有了顯著提升。它支持最長達1000個tokens的提示詞,可精準生成場景細節、人物表情和動作,實現多物體的分別描述與控制。此外,混元圖像2.1還能夠對圖像中的文字進行精細控制,使文字信息與畫面自然融合。

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(混元圖像2.1亮點1:模型對復雜語義理解能力強,支持多主體分別描述與精確生成。)

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(混元圖像2.1亮點2:對圖像中的文字和場景細節的把控更為穩定。)

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(混元圖像2.1亮點3:支持風格豐富,如真人、漫畫與搪膠手辦等,并具備較高美感。)

騰訊混元圖像模型2.1處于開源模型中的SOTA水平。

從 SSAE(Structured Semantic Alignment Evaluation) 的評估結果上看,騰訊混元圖像模型2.1在語義對齊上目前達到了開源模型上最優的效果,并且非常接近閉源商業模型 (GPT-Image) 的效果。

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同時,GSB(Good Same Bad) 評測結果表明,HunyuanImage 2.1的圖像生成質量與閉源商業模型Seedream3.0相當,同時相較于同類開源模型Qwen-Image略優。

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混元圖像2.1模型不僅采用了海量訓練數據,還利用結構化、不同長度、內容多樣的caption,極大提升了對文本描述的理解能力。在caption模型中,引入了OCR和IP RAG專家模型,有效增強了對復雜文字識別和世界知識的響應能力。

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為大幅降低計算量、提升訓練和推理效率,模型采用了32倍超高壓縮倍率的VAE, 并使用dinov2對齊和repa loss來降低訓練難度。因此,模型能高效原生生成2K圖。

在文本編碼方面,混元圖像2.1配備了雙文本編碼器:一個MLLM模塊用于進一步提升圖文對齊能力,另一個ByT5模型則增強了文字生成表現力。整體架構為17B參數的單/雙流DiT模型。

此外,混元圖像2.1還在17B參數量級的模型上解決了平均流模型(meanflow)的訓練穩定性問題,將模型推理步數由100步蒸餾到8 步,顯著提升推理速度的同時保證了模型原有的效果。

同步開源的混元文本改寫模型(PromptEnhancer)是業內首個系統化、工業級的中英文改寫模型,能夠對用戶的文本指令進行結構化優化,豐富視覺表達,使改寫后的文本生成圖像的語義表現得到大幅提升。

騰訊混元在圖像生成領域持續深耕,曾發布首個開源的中文原生DiT架構圖像大模型——混元DiT,以及業界首個商用級實時生圖模型——混元圖像2.0。此次推出的原生2K模型混元圖像2.1則在效果與性能之間實現了更好的平衡,能夠滿足用戶和企業在多樣化視覺場景下的多種需求。

同時,騰訊混元堅定擁抱開源,陸續開放了多種尺寸語言模型,圖像、視頻、3D等完整多模態生成能力和工具集插件,提供接近商業模型性能的開源基座。圖像、視頻衍生模型數量總數達到3000個,混元3D系列模型社區下載量超過230萬,已成為全球最受歡迎的3D開源模型。

附項目相關鏈接,

騰訊混元官網:

https://hunyuan.tencent.com/image

Github:

https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1

Hugging Face:

https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-2.1

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