New Model Architecture

GLM Image
이미지 속 텍스트와 정보 표현에 초점을 둔 AI 이미지 모델

GLM Image는 자동회귀 생성기와 확산 디코더를 결합한 160억 파라미터 이미지 모델입니다. 텍스트 또는 참조 이미지에서 새 이미지를 만들 수 있으며, 포스터나 인포그래픽처럼 문구와 정보 구조가 포함된 시각 자료에 활용할 수 있습니다.

GLM Image를 선택하는 이유
GLM Image의 주요 기능

GLM Image는 90억 파라미터 자동회귀 생성기와 70억 파라미터 확산 디코더를 결합합니다. 이미지 속 문구와 여러 정보 요소가 포함된 복합 장면을 생성할 때 활용할 수 있으며, 중요한 텍스트는 결과에서 직접 확인해야 합니다.

GLM Image는 총 16B개의 매개변수를 가진 최첨단 하이브리드 자동회귀 + 확산 디코더 아키텍처를 특징으로 합니다. 이 모델에는 탁월한 텍스트 렌더링 정확도를 위한 특수 글리프 인코더가 포함되어 있습니다.

GLM Image는 CVTG-2K 벤치마크에서 0.9116의 단어 정확도를 달성하여 유사한 오픈 소스 모델들을 능가합니다. GLM Image는 정확한 텍스트와 복잡한 정보 표현을 통해 이미지를 생성하는 데 탁월합니다.

GLM Image는 지식 집약적인 시나리오에서 상당한 이점을 보여주며, 복잡한 시각적 작업을 위한 의미론적 이해와 고충실도 세부 생성 기능을 유지합니다.

GLM Image는 최적화된 미적 정렬, 의미 정확성 및 텍스트 충실도를 위해 GRPO 알고리즘과 모듈형 피드백 전략을 사용하는 분리형 강화 학습을 활용합니다.

GLM Image 사용 전에 알아둘 내용

GLM Image의 작동 방식과 하이브리드 아키텍처가 어떻게 탁월한 텍스트 렌더링 정확도와 지식 집약적인 시각적 생성을 가능하게 하는지 알아보세요.

GLM Image는 하이브리드 자동회귀 + 확산 아키텍처를 특징으로 하는 16B 매개변수 AI 모델입니다. GLM Image는 텍스트-이미지 및 이미지-이미지 생성(이미지 편집, 스타일 전송, 신원 보존 생성 포함)을 모두 지원합니다.

GLM Image는 9B 자기회귀 생성기, 7B 확산 디코더 및 특수 Glyph Encoder를 결합합니다. 이러한 하이브리드 아키텍처를 통해 GLM Image는 탁월한 텍스트 렌더링 정확도를 달성하고 지식 집약적 생성 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

GLM Image는 CVTG-2K 벤치마크에서 0.9116의 단어 정확도를 달성하여 유사한 오픈 소스 모델들을 크게 능가합니다. GLM Image의 Glyph Encoder는 이미지 내 정확한 텍스트 생성에 특화되어 있습니다.

GLM Image는 GRPO 알고리즘과 분리된 강화 학습을 사용합니다. GLM Image는 미학적/의미론적 정렬과 세부 충실도/텍스트 정확도를 개별적으로 최적화하는 모듈형 피드백 전략을 사용하여 우수한 결과를 제공합니다.

GLM Image는 텍스트-이미지 생성, 이미지-이미지 편집, 스타일 전송, 신원 보존 생성, 다중 주체 일관성 작업을 지원합니다. GLM Image는 특히 의미론적 이해가 필요한 지식 집약적 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

GLM Image는 지식 집약적인 생성 시나리오에서 상당한 이점을 보여줍니다. GLM Image는 높은 의미론적 이해를 유지하며, 고품질의 세부 사항을 보존하면서 복잡한 정보를 표현할 수 있습니다.

GLM Image는 80GB 이상의 메모리를 가진 단일 GPU 또는 다중 GPU 설정이 필요합니다. 대상 이미지 해상도는 32로 나누어 떨어져야 합니다. GLM Image는 Apache 2.0 구성 요소를 포함하는 MIT 라이선스에 따라 릴리스됩니다.

Limited Time Offer

GLM Image로 문구와 정보가 포함된 이미지, 제품 시안, 포스터, 인포그래픽을 만들어 보세요. 결과를 확인한 뒤 프롬프트를 조정해 레이아웃과 표현을 다듬을 수 있습니다.