时间:2025-03-16 20:00:45
编辑:同欣资源网
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近日消息,智谱技术研究团队对外宣布了一项重大进展,他们正式开放了先进的文本生成图像模型 CogView3 及其增强版 CogView3-Plus-3B 的源代码。
这一创新成果已成功整合进他们的旗舰应用“智谱清言”,标志着用户现在可以亲身体验到由尖端AI技术支持的图像创造功能,进一步推动了AI技术在创意领域的广泛应用。
据介绍,CogView3 是一个基于级联扩散的 text2img 模型,其包含如下三个阶段:
第一阶段:利用标准扩散过程生成 512x512 低分辨率的图像。
第二阶段:利用中继扩散过程,执行 2 倍的超分辨率生成,从 512x512 输入生成 1024x1024 的图像。
第三阶段:将生成结果再次基于中继扩散迭代,生成 2048×2048 高分辨率的图像。
官方表示,在实际效果上,CogView3 在人工评估中比目前最先进的开源文本到图像扩散模型 SDXL 高出 77.0%,同时只需要 SDXL 大约 1/10 的推理时间。
CogView3-Plus 模型则在 CogView3(ECCV'24)的基础上引入了最新的 DiT 框架,以实现整体性能的进一步提升。据介绍,其采用 Zero-SNR 扩散噪声调度,并引入了文本-图像联合注意力机制。与常用的 MMDiT 结构相比,它在保持模型基本能力的同时,有效降低训练和推理成本。CogView-3Plus 使用潜在维度为 16 的 VAE。
近日消息,智谱AI在知识发现与数据挖掘领域的顶级会议KDD 2024上,骄傲地推出了他们的新一代基础模型,宣称该模型在相关领域已跻身国际顶尖水平。
更令人振奋的是,他们决定在MaaS平台上无偿开放GLM-4-Flash API的使用权,此举无疑将促进AI技术的普及与创新合作,为研究人员和开发者提供强大的工具支持,加速AI技术在各行各业的应用探索和实践。
语言模型 GLM-4-Plus:在语言理解、指令遵循、长文本处理等方面性能得到全面提升。
文生图模型 CogView-3-Plus:具备与当前最上面的 MJ-V6 和 FLUX 等模型接近的性能。
图像 / 视频理解模型 GLM-4V-Plus:具备卓越的图像理解能力,并具备基于时间采集的视频理解能力。该模型将上线开放平台(bigmodel.cn),并成为国内首个通用视频理解能力模型 API。
视频生成模型 CogVideoX:在发布并开源 2B 版本后,5B 版本也正式开源,其性能进一步增强。
GLM-4-Flash API:推理服务免费,并提供完全强大的服务。
除此之外,智谱还宣布在清言 App 上线了视频通话功能,这是国内首个面向 C 端用户开放的视频通话服务。
智谱表示,GLM-4-Plus 基础模型在各项指标上,实现与 GPT-4o 等第一梯队模型持平。此外,在 GLM-4-Plus 模型的训练过程中,智谱通过采用更精准的长短文本数据混合策略,显著增强了模型在长文本推理方面的表现。
对于 CogView-3-Plus,智谱采用 Transformer 架构替代了传统的 UNet 架构来训练扩散模型,并深入研究了扩散模型的噪声规划,其效果目前接近一线水平的 MJ-V6 和 FLUX 等模型。
目前 GLM-4-Plus 模型已正式上线开放平台(bigmodel.cn),对外提供 API 服务;同时也即将在清言 App 中上线;CogView-3-Plus 模型已经正式上线清言 App 供大家使用。
智谱 AI 于8月27日宣布了一项激动人心的决定,其GLM-4-Flash大模型现面向公众免费开放访问权限。用户可通过智谱 AI 的大模型开放平台直接调用该模型,这一举措无疑将促进AI技术的普及与创新应用的发展。
GLM-4-Flash 适用于完成简单垂直、低成本、需要快速响应的任务,生成速度能达到 72.14 token/s,约等于 115 字符/s。
GLM-4-Flash 具备多轮对话、网页浏览、Function Call(函数调用)和长文本推理(支持最大 128K 上下文)等功能,同时支持包括中文、英语、日语、韩语、德语等在内的 26 种语言。
官方表示,通过采用自适应权重量化、多种并行化方式、批处理策略以及投机采样等多种方法,在推理层面实现模型的延迟降低与速度提升,更大并发量和吞吐量不仅提升了效率,而且让推理成本显著降低,从而免费推出。
在预训练方面,官方引入了大语言模型进入数据筛选流程,获得 10T 高质量多语言数据,数据量是 ChatGLM3-6B 模型的 3 倍以上;同时采用了 FP8 技术进行预训练,提高了训练效率和计算量。
智谱文生图革命:CogView3模型开源,生成速率SDXL十倍超越,图像创造新纪元
微软为企业打造Face Check人脸识别解决方案,每次安全验证仅需0.25美元费用
摩尔线程“夸娥智算集群KUAE”最新1.2版来袭:64K长文本处理无忧
英特尔针对第13/14代酷睿台式机处理器稳定性问题作出回应,计划8月中旬推送微代码更新
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角色扮演7.60MB
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角色扮演147.81MB
角色扮演84.04MB
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智谱清言融合创新:CogView3-Plus文生图模odel新功能盛大登场
时间:2025-03-16 20:00:45
编辑:同欣资源网
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近日消息,智谱技术研究团队对外宣布了一项重大进展,他们正式开放了先进的文本生成图像模型 CogView3 及其增强版 CogView3-Plus-3B 的源代码。
这一创新成果已成功整合进他们的旗舰应用“智谱清言”,标志着用户现在可以亲身体验到由尖端AI技术支持的图像创造功能,进一步推动了AI技术在创意领域的广泛应用。
据介绍,CogView3 是一个基于级联扩散的 text2img 模型,其包含如下三个阶段:
第一阶段:利用标准扩散过程生成 512x512 低分辨率的图像。
第二阶段:利用中继扩散过程,执行 2 倍的超分辨率生成,从 512x512 输入生成 1024x1024 的图像。
第三阶段:将生成结果再次基于中继扩散迭代,生成 2048×2048 高分辨率的图像。
官方表示,在实际效果上,CogView3 在人工评估中比目前最先进的开源文本到图像扩散模型 SDXL 高出 77.0%,同时只需要 SDXL 大约 1/10 的推理时间。
CogView3-Plus 模型则在 CogView3(ECCV'24)的基础上引入了最新的 DiT 框架,以实现整体性能的进一步提升。据介绍,其采用 Zero-SNR 扩散噪声调度,并引入了文本-图像联合注意力机制。与常用的 MMDiT 结构相比,它在保持模型基本能力的同时,有效降低训练和推理成本。CogView-3Plus 使用潜在维度为 16 的 VAE。
智谱揭晓基础模型新纪元,《清言》App领跑国内市场:C端视频通话服务全面开放
近日消息,智谱AI在知识发现与数据挖掘领域的顶级会议KDD 2024上,骄傲地推出了他们的新一代基础模型,宣称该模型在相关领域已跻身国际顶尖水平。
更令人振奋的是,他们决定在MaaS平台上无偿开放GLM-4-Flash API的使用权,此举无疑将促进AI技术的普及与创新合作,为研究人员和开发者提供强大的工具支持,加速AI技术在各行各业的应用探索和实践。
语言模型 GLM-4-Plus:在语言理解、指令遵循、长文本处理等方面性能得到全面提升。
文生图模型 CogView-3-Plus:具备与当前最上面的 MJ-V6 和 FLUX 等模型接近的性能。
图像 / 视频理解模型 GLM-4V-Plus:具备卓越的图像理解能力,并具备基于时间采集的视频理解能力。该模型将上线开放平台(bigmodel.cn),并成为国内首个通用视频理解能力模型 API。
视频生成模型 CogVideoX:在发布并开源 2B 版本后,5B 版本也正式开源,其性能进一步增强。
GLM-4-Flash API:推理服务免费,并提供完全强大的服务。
除此之外,智谱还宣布在清言 App 上线了视频通话功能,这是国内首个面向 C 端用户开放的视频通话服务。
智谱表示,GLM-4-Plus 基础模型在各项指标上,实现与 GPT-4o 等第一梯队模型持平。此外,在 GLM-4-Plus 模型的训练过程中,智谱通过采用更精准的长短文本数据混合策略,显著增强了模型在长文本推理方面的表现。
对于 CogView-3-Plus,智谱采用 Transformer 架构替代了传统的 UNet 架构来训练扩散模型,并深入研究了扩散模型的噪声规划,其效果目前接近一线水平的 MJ-V6 和 FLUX 等模型。
目前 GLM-4-Plus 模型已正式上线开放平台(bigmodel.cn),对外提供 API 服务;同时也即将在清言 App 中上线;CogView-3-Plus 模型已经正式上线清言 App 供大家使用。
智谱AI宣布GLM-4-Flash大模型开源盛典:26种语言全覆盖,中文英语日韩语皆精通
智谱 AI 于8月27日宣布了一项激动人心的决定,其GLM-4-Flash大模型现面向公众免费开放访问权限。用户可通过智谱 AI 的大模型开放平台直接调用该模型,这一举措无疑将促进AI技术的普及与创新应用的发展。
GLM-4-Flash 适用于完成简单垂直、低成本、需要快速响应的任务,生成速度能达到 72.14 token/s,约等于 115 字符/s。
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官方表示,通过采用自适应权重量化、多种并行化方式、批处理策略以及投机采样等多种方法,在推理层面实现模型的延迟降低与速度提升,更大并发量和吞吐量不仅提升了效率,而且让推理成本显著降低,从而免费推出。
在预训练方面,官方引入了大语言模型进入数据筛选流程,获得 10T 高质量多语言数据,数据量是 ChatGLM3-6B 模型的 3 倍以上;同时采用了 FP8 技术进行预训练,提高了训练效率和计算量。
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