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O novo modelo QWEN-AMAGE DE ALBABA TEXTO DE HIGHOLIDADE DE HIGHOLIDADE DA IMIDE DE IMIDE
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O novo modelo QWEN-AMAGE DE ALBABA TEXTO DE HIGHOLIDADE DE HIGHOLIDADE DA IMIDE DE IMIDE 



Resumo
Resumo

Albaba introduziu o QWEN-Image, 20 bilhões de parâmetros, projetado para o texto de alta fidelidade, renderizam imites passados.

De acordo com o Deverpopers, o Qwent-IMGE pode mão de stotott visual sirides embalados com o conteúdo contado contado contado contatado. O modelo também para promorates bilíngues e pode alternar sem problemas entre os idiomas.

Animação: Rua do mercado chinês antigo com um poço de nuvem para armazenamento em nuvem, computação, modelos e plataforma de IA.
TEXTO DE GENETES QWEN-IMAGE na variedade de estilos e configurações, variando de scues de rua a slides de apresentação. | Imagem: Qwen
Aligh PPS Slide Dybettipo, título
Em vez do código de uso para automatizar o PowerPoint, a geração de slides AGA dedica diretamente o QWEN-Image. | Imagem: Qwen

Além da geração da IGAGE, Qwen-Image traz de terno de ferramentas de Educação. Os usuários podem alterar os estilos visuais, adicionar ou remover objetos e ajustar as poses das pessoas dentro de Ithges. O modelo NSO abrange a visão clássica de visão computacional tsks Lake estimando a imagem, deposição de imagem, deposição de imagem, que descreve a arken deputa ou.

Colagem de 24 cenas: variações de Pikachu, garagem Scates, Restas comerciais, logotipos QWEN, retratos, quadrinhos e fotografia de Capybara.
O QWEN-IMAGE MACHIES ATELE EDITAS PARA INFUTAR IMAGENSA MELHORES, preservando o conteúdo original. | Imagem: Qwen

De acordo com o Relatório TécnicoA arkecture do modelo é construída em fazendas três partes: os textos da mão QWEN2.5-VL e o Difleson multimodal negocia as saídas finais.

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Uma nova abordagem chamada msrope (corda escalável multimodal) aprimora como o modelo de texto positivo nas imagens. O senspe é a técnica para codificar relações espaciais em modelos multimodais. Diferentemente dos métodos tradicionais que tratam o texto uma sequência simples, o msropope pretende o texto elementar no diameal da imagem. Isso permite que o modelo precurie o texto de local em diferentes imoluções e melhora o alinhamento entre o texto e o conteúdo da imagem.

Comtorson das codificações da posição articular: ingênua, em colunas e mSrope With Man's Diagrd para melhor acnnamento.
Métodos anteriores, para colocar texto em grade, Swopes começa no centro e a diaonalidade do texto de Angongens, o alinhamento preciso da imagem de texto. | Imagem: Qwen

Treinamento de dados de contos exclusivos de IA

A equipe de Qwen diz que os dados de treinamento do modelo falam em quatro categorias: Nature Ours (27 %) e sintet) e dados de sintet (5 %). O pielene de treinamento evita especificamente as imagens gennetas de IA, concentrando-se em prolleges criadas pelo texto.

Histogramas dos filtros de qualidade da imagem Filtros, saturação, entropia RGB e nitidez com uma amostra imagens para valuiges extteme.
Imagens externas com brilho, saturação ou BLRR Exzeme são sinalizadas para revisão extra. | Imagem: Qwen

Proces de filtragem de vários estágios RomOves Conteúdo de baixa qualidade. As estratégias de árvores completam os dados de treinamento: redução pura (licitação simples (texto em realista (texto em cenas realistas) e comux ratets.

Três exemplos: texto em um fundo de uma cor, Hanwuriten na ortenação da paisagem, Liaut de várias colunas complexas.
Estratégias de relatório puras, composicionais e complexas diversificando, desde o conjunto de treinamento, do texto simples a frases de Hanpurty e liauts de Dataileed. | Imagem: Qwen

Batendo modelos comerciais em áreas -chave

Para avaliação, a equipe construiu Uma plataforma de arena Os usuários de prostituta imagens classificadas Anonymous agricultam diferentes modelos. APTER MAIS DE 10.000 COMPARES, QWEN-AMAGEM classificados, superando modelos comerciais como GPT-Image-1 e Flux.1 Contexto.

Gráfico de radar duplo: a imagem QWEN é ahhead do ahedi da ahedifinicação na geração de imagens, processamento de imagens e renneração de texto em chinês e inglês.
Nos testes frente a frente, com o SREAM 3.0, GPT-IMGE-1, FLUX.1 e Bagel, LED QWEN-Image na geração de imagens e na edição. O modelo também liderou o campo nos comprovadores chineses de corredores de licitação e tachcha em inglês. | Imagem: Qwen

Benmar Resultados de backup de descobertas da ONU. No teste geneval para gaxificação objetiva, o Qwen-Image Scodd 0,91 após treinamento adicional, à frente de todos os outros modelos. O modelo também mantém a vantagem clara na renneração de caracteres chineses.

Recomenda -se

Giwub e Abraçando o rostocom um Demoção ao vivo para teste.

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