GLM-image

Что такое GLM-Image

Если вам приходилось сталкиваться с искусственным интеллектом, который хаотично рисует текст на изображениях — сослепленными буквами и опечатками — GLM-Image от Zhipu AI поможет наконец получить качественный результат. Эта модель с 16 миллиардами параметров безупречно работает с изображениями, в которых много текста: постерами, слайдами, инфографикой. Главное её преимущество — семантические токены, которые распознают не только цвет и форму, но и смысл: здесь лицо, а здесь шрифт.

Разработчики разделили модель на два ключевых блока. Первый — 9-миллиардный автопредиктивный модуль на базе GLM-4 — анализирует ваш запрос и формирует общую структуру изображения. Второй, 7-миллиардный диффузионный декодер, доводит картинку до высокого разрешения — от 1024 до 2048 пикселей. Представьте, что автопредиктор — архитектор, который чертит планы, а декодер — художник, который оживляет их красками.

На тесте CVTG-2k GLM-Image достигла точности в распознавании слов 0,9116 — лучший результат среди открытых моделей. Qwen-Image отстала на 8%, а FLUX.1 показала ещё худшие результаты. Модель чётко отличает лицо от шрифта и не путает фон с надписью — это особенно важно для создателей визуального контента с большим количеством информации.

Обучение проходило на китайском оборудовании Huawei Ascend, без использования Nvidia. Это первая открытая промышленная модель такого масштаба. Код и лицензия MIT доступны на Hugging Face и GitHub. Запуск требует GPU с 80+ ГБ видеопамяти или вычислительного кластера — домашнему компьютеру сил не хватит.

Почему всё это интересно вам? В эпоху, когда каждый хочет создавать свои постеры и мемы без ошибок, GLM-Image гарантирует стабильность. Текст на китайском или английском — не проблема благодаря модулю Glyph-byT5, который обрабатывает символы по одному, не давая буквам сливаться. Забудьте о размытых логотипах и корявых надписях.

Ключевые возможности нейросети GLM-Image

Генерация изображений по тексту (text-to-image)

GLM-Image берёт ваш промпт и создаёт изображение в высоком разрешении. Модель поддерживает разные соотношения сторон: 1:1, 3:4, 4:3, 16:9. Сначала она генерирует предварительный вариант из 256 токенов, который фиксирует композицию, а затем разворачивает картинку до 1024–4096 токенов — финального масштаба. Такой подход предотвращает хаос и потерю формы при больших размерах, когда объекты «уплывают» с экрана.

Главная инновация — семантические токены. Они кодируют не просто пиксели, а смысловую информацию: текст на конкретном месте, лицо в определённом участке. В отличие от VQVAE, которые слепо копируют визуальный образ, эти токены ускоряют генерацию и снижают количество ошибок. Обучение проходило в два этапа: сначала каждый модуль учился отдельно, опираясь на эстетические показатели, а затем объединялись для совместной работы.

Glyph-byT5 разобрает текст посимвольно, что особенно ценно при работе с иероглифами и сложной типографикой — буквы остаются разборчивыми, не сливаются и не искривляются. На тестовой базе LongText-Bench модель лидирует в рендере длинных текстов: вывесок, постеров, диалогов. По метрике NED (Normalized Edit Distance — нормированное расстояние редактирования) модель достигает 0,9557 — текст почти идеально совпадает с эталоном без опечаток.

Пример: запрос «Постер с цитатой „Carpe Diem“ на фоне заката, шрифт элегантный, золотой» выдаст чёткий, правильный текст без ошибок типа «Сагре Дием». Или запрос «Слайд PPT: график продаж + заголовок „Рост на 30%“» создаст аккуратный, легко читаемый слайд. Такой инструмент пригодится маркетологам и дизайнерам.

Скорость работы напрямую зависит от мощности оборудования, но на хорошем кластере обработка занимает минуты. Цена API — $0,015 за изображение, что выгодно для качества. Модель доступна для тестирования на платформе Hugging Face.

Редактирование изображений (image-to-image)

Вы загружаете фото и описываете необходимые изменения — GLM-Image аккуратно перерисует его, сохраняя общую структуру и меняя только детали. Эта функция полезна при доработке скетчей или исправлении ошибок. Диффузионный декодер шлифует текстуры, а автопредиктор сохраняет смысловую структуру.

Семантические токены помогают модели понимать, что именно нужно редактировать. Если требуется заменить текст на плакате, программа не тронет фон. Именно так тестируют сложные сцены с несколькими текстовыми блоками. Точность редактирования выше, чем у конкурентов, благодаря мощному предиктору GLM-4.

Glyph-byT5 улучшает надписи без искажений. Пример: у вас есть мем с кривым текстом, и вы попросили «исправь на „Hold my beer“ чётко». Результат — образцовое изображение. Или загрузите фото еды и попросите добавить подпись «Рецепт дня» внизу — получите аккуратное оформление.

Для серий изображений модель сохраняет идентичность персонажей: сгенерировали героя на первой картинке — при редактировании второй он останется узнаваемым. Это удобно для комиксов и рекламных материалов. Бенчмарки подтверждают стабильность результата.

Редактирование встроено в базовую версию модели. На слабом компьютере функция не запустится, зато API избавляет от этой проблемы.

Перенос стиля и сохранение персонажей

Модель переносит стиль с одного изображения на другое. Например: «Сделай в стиле Ван Гога, но с моим текстом». Автогрессивный модуль фиксирует суть стиля, а декодер адаптирует детали, интегрируя текст без искажений.

Сохранение идентичности персонажа особенно важно для видеоконтента: герой из промпта А может появиться в промпте B без изменений в лице и позе. Семантические токены фиксируют ключевые особенности.

Пример: «Девушка в красном платье, фотореализм» — на втором изображении она на пляже, выполнена в стиле акварели, но лицо и текст «Vacation vibes» остались чёткими. Это удобно для рекламы и серийных баннеров.

Условия использования

GLM-Image — проект с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Код доступен на Hugging Face и GitHub. Вы можете бесплатно скачивать и дорабатывать модель под свои задачи. Однако запуск требует мощного оборудования: одна видеокарта с более чем 80 ГБ видеопамяти или несколько карт в кластере. Запуск на домашнем компьютере невозможен, поэтому лучше использовать облачные платформы вроде AWS или RunPod.

API от Z.ai стоит $0,015 за сгенерированное изображение. Доступ осуществляется через их веб-платформу без жёстких лимитов. Регистрация проста, токен создаётся быстро. Для начала работы рекомендован демоверсия на сайте.

Документация на docs.z.ai предлагает руководства по интеграции. Платных подписок нет — только оплата за использование API. Лицензия MIT позволяет применять модель и в коммерческих целях.

Преимущества и недостатки нейросети GLM-Image

GLM-Image — мощный и инновационный инструмент для генерации и редактирования изображений с текстом, который занимает лидирующие позиции среди открытых моделей.

Преимущества

Открытый код под лицензией MIT позволяет бесплатно скачивать и модифицировать модель. GLM-Image демонстрирует исключительные результаты по генерации текста на изображениях — 91 % точности на CVTG-2k, что лучше всех открытых аналогов. Семантические токены обеспечивают стабильность: текст, лица и фон всегда на своих местах.

Гибридная архитектура сочетает глубокое понимание запроса (GLM-4) и детальную отрисовку (диффузионный декодер). Высокое разрешение создаётся без потерь контроля над содержанием. Модель поддерживает редактирование, перенос стиля и сохранение персонажей, что идеально для создания серии контента.

API доступен по низкой цене и обеспечивает многоязычную поддержку (китайский и английский), которая работает безупречно. Обучение модели прошло на собственном оборудовании — независимом от западных санкций. Были подтверждены лидерские позиции в бенчмарках по точности и работе с длинным текстом.

Недостатки

Для запуска требуется дорогое и мощное железо — минимум GPU с 80+ ГБ памяти, что недоступно многим пользователям. Пока существует только одна версия модели без облегчённых вариантов.

Несмотря на низкую цену API, при больших объёмах расходы складываются. Качество снижается на абстрактных запросах без текста: в этом случае GLM-Image уступает чисто диффузионным моделям, таким как FLUX, в плане фотореализма.

Документация пока недостаточно развита, новичкам не хватает примеров. Хотя работа с китайскими иероглифами на высоте, другие редкие языки поддерживаются слабее.

Инференс на слабых кластерах медленный — нужно ждать несколько минут. Отсутствует удобный графический интерфейс — придётся самостоятельно настраивать запуск и интеграцию.

Заключение

С GLM-Image вы получите мощный и точный инструмент для генерации и редактирования изображений с текстом, который показывает лидирующие результаты среди открытых решений. Он прекрасно подойдёт для профессионалов и энтузиастов, готовых работать с современным железом и создавать качественный визуальный контент.