腾讯混元文生图大模型全面开源!

和大家汇报:

腾讯混元文生图大模型,全面升级并对外开源!

作为业内首个中文原生的DiT架构开源模型,腾讯混元文生图支持中英文双语输入及理解。

除直接用于文生图,也可作为视频等多模态视觉生成的基础。

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介绍一下,我的几项标签:

//DiT架构

优秀的大模型,离不开领先的技术架构。

去年7月,腾讯混元文生图团队就明确了基于DiT架构的模型方向。

(DiT是基于Transformer的扩散模型架构,是Sora、Stable Diffusion 3 也选用的关键技术。)

今年初,腾讯混元文生图完成了模型架构的全面升级,相比上一代整体效果提升超过20%。

//中文原生

此前,Stable Diffusion等主流文生图开源模型,核心数据集以英文为主,基于Stable Diffusion的中文应用本质上是通过中译英的方式处理文本。

碰上古诗词、民间俚语、传统建筑等中国元素,又或者「红烧狮子头」「老婆饼」「鱼香肉丝」等特色词汇,容易出现较大的理解偏差。

中文原生的腾讯混元文生图,母语就是中文:

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通过对汉语字符系统、文化内涵的深度学习,对国风元素和中文复杂性有更深刻的理解。

文生图提示词:

请将“杞人忧天”的样子画出来

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中文输入后,直接中文理解,不会因翻译产生语义分歧。

//表现提升

- 多轮对话:通过自然语言对话不断微调,修改主体、背景、元素及风格,整体画面保持高一致性。

多轮文生图提示词:(1)画一名德国男性;(2)让他再德国一些;(3)让他更德国一些。

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多轮文生图提示词:(1)画一朵长在森林中的白色玫瑰;(2)背景换成室内,花插在瓶中;(3)将花改为百合花;(4)花瓣改为粉色;(5)让蝴蝶落在花瓣上;(6)改成动漫风格。

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- 人像提升:质感升级,减少畸变,支持不同职业、年龄、身材、视角、景别人像。

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- 长文本理解:能分析和理解长篇文本中的信息并生成相应艺术作品。

文生图提示词:一张细致的照片捕捉到了一尊雕像的形象,这尊雕像酷似一位古代法老,头上出人意料地戴着一副青铜蒸汽朋克护目镜。这座雕像穿着复古时髦,一件清爽的白色T恤和一件合身的黑色皮夹克,与传统的头饰形成鲜明对比。背景是简单的纯色,突出了雕像的非传统服装和蒸汽朋克眼镜的复杂细节。

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//全面开源

目前,腾讯混元文生图大模型已在 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。

不管是企业还是个人开发者,全部免费可用。

此次混元文生图将新一代模型完整开源,也是希望进一步共享经验,惠及行业,共建下一代视觉生成开源生态。

最后,附上我们的开源地址,欢迎拍砖↓

https://dit.hunyuan.tencent.com/

(点击阅读原文,也可访问)

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
### 关于混元文生视频大模型技术的概述 #### 技术背景与发展历程 随着深度学习算法的进步和计算资源的增长,基于文本生成视频的大规模预训练模型逐渐成为研究热点。这类模型通过大量无标注的数据集进行自我监督学习来获取通用特征表示能力,并在此基础上完成特定任务。 #### 混元文生视频大模型的特点 混元文生视频大模型是一种专注于将自然语言描述转换成高质量动态影像的技术方案。该类模型通常具备以下几个显著特性: - **强大的跨模态理解**:能够深入解析输入文字背后的语义信息并将其映射到视觉空间内; - **高效的像合成机制**:采用先进的生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)或其他创新架构实现逼真的画面渲染效果; - **灵活的时间序列建模**:不仅限于静态片创作,更擅长构建连贯流畅的动作片段或场景演变过程[^1]。 #### 最新进展 目前,在国际上领先的几家机构如OpenAI、Anthropic 和 Google 已经取得了令人瞩目的成果。然而针对中文环境下的内容生产需求,则有更多本土化优化措施被采纳以适应本地文化特色和社会习惯。具体来说: - 开发者们正在探索如何更好地融合传统文化元素进入生成流程之中; - 同时也注重提升对于方言表达的理解水平以便服务于更加广泛的受众群体; - 此外还积极引入外部API接口扩大应用场景范围比如直播带货、在线教育等领域[^3]。 ```python # Python代码示例用于展示可能涉及的一些关键技术组件调用方式 from huggingface_hub import from_pretrained model = from_pretrained('mixed yuan text-to-video model') output_video = model.generate(input_text="一段美丽的日出景象") ```
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