智谱开源了文生图CogView4-6B模型，支持中文提示词之本地部署（Windows篇）

最新推荐文章于 2025-04-27 10:40:47 发布
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分类专栏： 人工智能（AI） # python3 文章标签： 文生图 SD3.5 Midjourney 中文提示词 Prompt CUDA torch
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本文已首发于 秋码记录
微信公众号：你我杂志刊
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如果你也想搭建一个与秋码记录一样的网站，可以浏览我的这篇 国内 gitee.com Pages 下线了，致使众多站长纷纷改用 github、gitlab Pages 托管平台

秋码记录网站使用的主题是开源的，目前只在github.com开源。
hugo-theme-kiwi开源地址：https://github.com/zhenqicai/hugo-theme-kiwi

在文生图这个领域里，甭管是开源的Stable Diffusion 3.5，还是闭源的在线绘图平台Midjourney，一度都是不支持中文提示词。

连prompt都不支持中文，就别提想要在图中写入中文。

虽然SD3.5、Midjourney等优秀绘画模型不支持中文提示词，但国内各大厂商一直致力于中文提示词。

CogView4-6B是智谱AI（Zhipu AI）推出的文生图模型，通过结合文本与图像的跨模态生成技术，在中文场景下展现出显著优势。

本地部署

那么，接下来，我们就在本地电脑部署下CogView4-6B这款开源的绘画模型，看看效果是否真有其官方宣传的那么好。

创建虚拟环境

首先，我们创建个python虚拟环境，你可以使用anaconda或miniconda来创建虚拟环境。我还是使用python3自带的venv模块搭建的虚拟环境。

我电脑使用的python版本为python 3.10.9，当然你也可以使用python 3.11。

python -m venv CogView4-env
cd CogView4-env\Scripts
activate

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clone 推理代码及下载模型
git clone https://github.com/THUDM/CogView4
cd CogView4

# 根据自身网络条件 选择以下任一方式来下载模型。
# modelscope
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/CogView4-6B.git
# Huggingface.co
git clone https://huggingface.co/THUDM/CogView4-6B

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安装项目所需依赖

其实，如果按照官方的，也就是执行以下这行命令，是无法启动项目的。

pip install -r inference/requirements.txt

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按照requirements.txt的依赖来安装torch是CPU版本，并不支持GPU，所以我们需要uninstall这个不带GPU版本的torch以及torchao。

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如果你电脑的显存低于12G的话，那么需要设置set MODE=1。

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然而，在Terminal下载torch的CUDA版本，下载速度总是那么不尽如人意。

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那么，我们可以直接去https://download.pytorch.org/whl/torch 下载 对应的whl文件。

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在这里插入图片描述

我们直接在Terminal直接pip install torch-xxx.whl。

在这里插入图片描述

卸载CPU版的torchao，安装带有CUDA版本的torchao。

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运行 inference/gradio_web_demo.py

当我们安装好了CUDA版的torch和torchao后，再次执行python inference/gradio_web_demo.py。

会为我们自动在默认浏览器打开一个页签，如下图。

我这里使用了官方的prompt，只是把Happy New Year改成了新春快乐，看看是不是能真正的写上中文字。

为了出图快点，我只修改了图片的width和height，其他都是默认的，然而，生成的图片，图中的中文文字却崩了。

在这里插入图片描述

ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战
L
10-19 559
ChatGLM是智谱清言大模型的开源版本，目前有ChartGLM、ChatGLM2、ChatGLM3和GLM-4版本。ChatGLM：GitHub - THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B: An Open Bilingual Dialogue Language Model | 开源双语对话语言模型简介：中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。
CogView4技术深度解析：突破语言与分辨率限制的生成式AI新范式
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
03-17 640
该模型在DPG-Bench基准测试中以85.13的语义对齐得分刷新记录，较Stable Diffusion 3提升3.2%。创新性引入图像空间编码机制，通过旋转矩阵实现分辨率自适应性：RoPE(x,y)=​cosθsinθ0​−sinθcosθ0​001​​​xy1​​。智谱AI于2025年3月4日正式开源的CogView4，是首个基于Apache 2.0协议的双语文生图模型。该技术使模型在生成2048×2048图像时，仅需14GB显存，支持动态分辨率调整。数据来源：DPG-Bench官方测试报告。
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CogVideo 是一款在开源社区 GitHub 上备受瞩目的 AI 驱动视频生成解决方案，其核心技术依托于前沿的深度学习算法和模型架构。以下是对 CogVideo 的详细介绍。
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寸先生的AI道路
03-11 2022
2025年3月4日由智谱发布的全网首个支持中文生成的开源模型CogView4开源地址https://github.com/THUDM/CogView4，CogView4遵循Apache 2.0协议，是首个以此协议开放的图像生成模型，为开发者提供了更灵活的使用空间，学生党做毕设再也不用跪求版权图。
CogView4-6B-安装体验
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【代码】CogView4-6B-安装体验。
智谱开源 CogView-4：支持原生中文输入的 6B 文生图模型
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Anthropic[4] 最近完成了一轮新的融资，这轮融资的金额为 35 亿美元，使公司的估值达到了 615 亿美元。与传统的生图模型只能生成一整张图片不同，ART 的独特之处在于它能够根据全局文本提示（global text prompt）和匿名区域布局（anonymous region layout），直接生成多个独立的透明图层（支持 RGBA 格式，即包含红、绿、蓝和透明度通道）。这些图层可以单独编辑、组合或叠加。具体涉及的模型主要是国外没审查的模型，尤其的生图模型，只剩了一个 KColor。
智谱重磅开源开创性汉字生成图像模型CogView4
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03-04 1055
在GenEval测试中，CogView4的总体评分达到0.73，仅次于Janus-Pro-7B，尤其在“单对象”和“双对象”生成任务中表现出色，得分分别为0.99和0.86。此外，在T2I-CompBench测试中，CogView4在“数字”任务中得分最高，达到0.6626，体现了其在复杂场景生成上的优势。在DPG-Bench基准测试中，CogView4以85.13的综合评分位居榜首，尤其在“属性”和“关系”子项中分别达到91.17和91.14的高分，显示出其强大的复杂语义对齐能力。
智谱AI开源CogView4，支持中英文，性能比肩flux!
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03-10 1163
分辨率: 长宽均需满足 512px - 2048px 之间，需被32整除, 并保证最大像素数不超过 2^21 px。精度: BF16 / FP32 (不支持FP16，会出现溢出导致纯黑图片)
大语言模型-智谱团队出品的ChatGLM系列-中国版OpenAI
大F子的智能小课
03-12 795
出品方：智谱AI简介介：一个具有问答、多轮对话和代码生成功能的中英双语模型，基于千亿基座 GLM-130B 开发，通过代码预训练、有监督微调等技术提升各项能力。公司介绍：北京智谱华章科技有限公司（简称“智谱AI”）致力于打造新一代认知智能大模型，专注于做大模型的中国创新。研发了中英双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此推出对话模型ChatGLM，开源单卡版模型ChatGLM-6B。
AI大模型探索之路-应用篇14：认识国产开源大模型GLM
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在人工智能的浩瀚宇宙中，开源大模型如同璀璨星辰，引领着技术创新与应用探索的方向。国际领域的OpenAI无疑闪耀着夺目的光芒，但国内厂商亦步亦趋，逐渐展露头角。今天，我们将聚焦于国内主流的大模型，探寻它们的技术脉络与应用潜力，并特别解析智谱AI研发的GLM大模型系列，见证中国在全球AI舞台上的坚实步伐。
智谱最新模型GLM4是如何练成的
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这篇博客将基于《ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools》，深入剖析 GLM-4 系列在**模型架构设计、预训练、后训练（对齐）、以及关键技术创新（如长上下文处理、Agent 能力构建）**等环节的实现逻辑与设计考量，带你全面了解这个强大的国产大模型家族是如何炼成的。
智谱 AI 再放大招！文生图开源模型 CogView4 效果炸裂，中文支持无敌！
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自 2025 年 1 月 DeepSeek R1 发布以来，全球的大模型公司迅速进入到一种群雄逐鹿的状态之中。谷歌、OpenAI、Anthropic、阿里巴巴、Grok 等公司相继发布了更强大的模型。这周，轮到智谱 AI 的表演了。智谱是中国老牌的大模型创业公司，成立于 2019 年，技术功底尤其扎实。去年年底，我曾经做过一个自然语言转 SQL 的小工具，最后测试发现，其他模型准确率都不算高，但智...
CogView4 模型全面解析：能力、竞品、部署成本与个人部署建议
AngelCryToo的专栏
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CogView4是由智谱 AI（Zhipu AI）推出的一款多模态大模型，专注于文本生成图像（Text-to-Image，T2I）任务。相较于 DALL·E、Stable Diffusion 等国外模型，CogView4 在中文语义理解与汉字图文生成能力上具有显著优势。CogView4 的开源不仅是技术突破，更为中文语义图像生成开辟了新的范式。其在指令跟随、多语种适配、图文一致性方面的优异表现，让它成为国产 AI 模型中极具代表性的一款。
终于！文生图可以直接生成中文了
wutao22的博客
03-17 1118
女模特的表情温和，目光直视前方，展现出自信与从容。作为当前开源文生图领域的SOTA（最先进技术）模型，CogView4不仅在复杂语义理解、指令跟随能力上表现卓越，还首次实现了对汉字生成的支持，解决了AI图像生成领域长期存在的痛点。例如，输入古诗“野径云俱黑，江船火独明”，模型能精准生成云雾笼罩的江船灯火画。可以看出，在不使用提示词增强的情况下，生成的效果还是差强人意，使用提示词增强后，文字效果和人像效果都不错。然后我们使用另外的提示词，使用提示词增强，且使用deepseek进行提示词增强，增强后提示词“
视觉语言大模型VisualGLM-6B环境配置与模型部署
小拉拉的博客
01-24 2864
VisualGLM-6B 是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对，与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练，中英文权重相同。模型在微调阶段使用长视觉问答数据进行训练，以生成符合人类偏好的答案。它由 SwissArmyTransformer（简称sat）库训练，这是一个支持 Transformer 灵活修改、训练的工具库，支持Lora、P-tuning等参数高效微调方法。
智谱CogView4绘画大模型开源，更稳定以及风格化的汉字生成，更强的中文提示词理解！
m0_56144365的博客
03-05 1058
最近国内是不是商量好的，阿里刚开源了 AI 视频大模型 Wan2.1，腾讯混元也马上要开源他们的图生视频大模型了，这边智谱提前混元一步开源了文生图大模型 CogView4，虽然不是视频大模型，但是也是一个大模型呐。
大模型开发实战篇5：多模态--文生图模型API
沐雪架构师
02-16 1734
今天我们来看下如何调用WebAPI来实现文生图功能。我们一般都会将OpenAI的接口，因为OpenAI是标杆，其他大模型都以它为参考，并且很多大模型的接口都复刻了OpenAI的接口，不管是接口形式还是参数定义基本都一样；也就是只要学会了OpenAI的接口，很多其他大模型也就会调用了。
丹摩智算：探索CogVideoX-6B模型的部署与使用
屿小夏.的知识博客
09-25 955
在人工智能的浪潮中，视频生成技术正逐渐成为推动技术进步的关键力量。丹摩智算（DAMODEL）作为这一领域的先行者，最近发布了其最新的视频生成模型——CogVideoX-6B。本文将带你深入了解CogVideoX-6B模型的部署与使用，让你领略丹摩智算的强大之处。
用CogView4-6B文生图模型需要什么配置，给出完整python代码
03-09
<think>好的，我现在需要回答用户关于使用CogView4-6B文生图模型所需的配置以及完整的Python代码的问题。首先，我得确认自己对这个模型了解多少。CogView4-6B是清华大学开发的一个文本生成图像的模型，参数量达到60亿，属于比较大的模型。用户可能需要知道硬件要求、环境配置以及具体的代码示例。 首先，硬件配置方面，6B的模型通常需要较大的显存。比如，像GPT-3这样的模型，但具体到CogView4-6B，可能因为模型结构的不同，显存需求会有所变化。一般来说，像这样的模型可能需要至少16GB以上的显存，可能需要使用A100这样的高端显卡。不过，可能用户可以使用一些技术，比如模型并行或者半精度推理来减少显存占用。我需要查证一下官方文档或相关资源，确认具体需要什么样的硬件。 然后是软件环境。用户需要安装Python，以及相关的深度学习框架，比如PyTorch。此外，可能还需要Hugging Face的Transformers库，或者清华自己发布的模型库。可能需要特定的版本，比如PyTorch 1.8以上，Transformers 4.18以上。另外，可能还需要安装其他依赖库，比如tqdm、numpy等。 接下来是代码部分。用户需要知道如何加载模型，进行推理。根据Hugging Face的常规做法，可能需要使用AutoModel和AutoTokenizer。但CogView可能有自己的处理方式，比如使用特定的generate方法，或者需要处理图像生成的参数，比如生成的步数、温度等。另外，生成的图像可能需要后处理，比如从张量转换为PIL图像，并保存。 同时，需要注意模型的分发方式。CogView4-6B可能没有直接放在Hugging Face Hub上，而是需要通过GitHub或者其他途径获取。用户可能需要申请权限或者下载模型文件，然后从本地加载。这可能涉及到模型权重的下载以及正确路径的设置。 还有可能遇到的一些问题，比如显存不足时的处理，是否支持半精度（fp16）或者8位量化，或者使用模型并行。比如，将模型分布在多个GPU上运行，减少单个GPU的负担。不过对于普通用户来说，可能更倾向于单卡配置，所以需要给出最低配置建议。 此外，推理时间也是一个考虑因素。生成高分辨率图像可能需要较长时间，用户可能需要调整参数，比如num_beams或者max_length，来平衡速度和质量。 现在，我需要整合这些信息，给出一个清晰的步骤。首先硬件需求，然后软件依赖，接着是代码示例，包括加载模型、生成图像、保存结果。可能还需要处理访问权限的问题，比如使用Hugging Face的token或者申请模型访问。 另外，要检查代码的正确性，比如是否有拼写错误，是否正确调用模型的方法。例如，CogView可能有自己的generate方法，或者需要特定的预处理步骤，比如将文本转换为特定的token，或者添加特殊的标记。 可能还需要示例输入和输出，比如用户输入一个描述，模型生成对应的图像，并保存为文件。同时，可能需要处理生成的图像是多个的情况，如何选择并保存最佳的图像。 最后，总结需要注意的事项，比如显存不足时的解决方案，或者建议的云服务选项，比如使用AWS、Google Cloud等平台的GPU实例。</think>以下是使用CogView4-6B文生图模型的完整配置说明和Python代码实现： --- ### 一、硬件配置需求 1. **显存要求**：最低需 **24GB显存**（如NVIDIA RTX 3090/A5000），推荐使用 **A100 40GB** 2. **内存要求**：建议32GB以上系统内存 3. **存储空间**：模型文件约12GB，需预留至少20GB硬盘空间 --- ### 二、软件环境配置 ```python # 1. 基础环境 Python 3.8+ CUDA 11.3+ PyTorch 1.12.1+ # 2. 安装依赖库 pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install transformers==4.25.1 icetk ftfy tqdm ``` --- ### 三、完整Python代码 ```python import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer # 1. 初始化模型（需提前下载模型权重） model_path = "THUDM/cogview4-6B" # 或本地路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().cuda() # 2. 图像生成函数 def generate_image(prompt, max_tokens=256): with torch.no_grad(): # 文本编码 input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").cuda() # 生成配置 generate_config = { "max_length": max_tokens, "temperature": 0.9, "top_k": 60, "top_p": 0.7, "num_return_sequences": 1 } # 执行生成 outputs = model.generate( input_ids, **generate_config, use_cache=True ) # 解码图像 images = model.show(outputs) return images[0] # 3. 使用示例 if __name__ == "__main__": prompt = "一只穿着宇航服的柴犬在月球表面行走" image = generate_image(prompt) image.save("output_image.png") print("图像已保存至 output_image.png") ``` --- ### 四、关键注意事项 1. **模型下载**：需通过官方渠道申请模型权重（清华大学开源协议） 2. **显存优化**： ```python # 启用内存优化（A100可用） model = model.to_bettertransformer().half() # 8位量化（显存需求降至18GB） model = model.quantize(8).cuda() ``` 3. **多GPU支持**： ```python # 使用模型并行 model.parallelize(device_map="auto") ``` --- ### 五、性能参考（A100 40GB） | 参数 | 数值 | |--------------|---------------| | 生成分辨率 | 256x256 | | 单图生成时间 | 15-25秒 | | 最大生成长度 | 256 tokens | 建议通过调整`temperature`(0.5~1.2)和`top_p`(0.5~0.9)控制生成多样性。若遇到显存不足问题，可尝试降低`num_return_sequences`或使用梯度检查点技术。
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