GLM-Image – 面向中文与复杂文字渲染的多模态图像生成模型

GLM-Image是什么

GLM-Image 是由智谱 AI 联合华为推出并开源的新一代多模态图像生成模型，也是目前国产文生图模型体系中极具代表性的技术成果之一。作为 GLM 系列多模态能力的重要组成部分，GLM-Image 不仅支持高质量的文本生成图像任务，还在中文语义理解、复杂文字渲染和知识密集型图像生成方面形成了明显优势。

从模型背景来看，GLM-Image 基于昇腾 Atlas 800T A2 训练设备与昇思 MindSpore 框架完成全流程训练，是首批在国产 AI 芯片与国产深度学习框架上完成大规模训练并达到 SOTA 水平的开源图像生成模型之一。这一背景使 GLM-Image 在数据合规、私有化部署和国产化适配方面具备天然优势。

在模型架构上，GLM-Image 采用了创新性的“自回归模型 + 扩散解码器”混合架构

在多个公开评测基准中，GLM-Image 在中文图文对齐、长文本理解和文字生成准确率方面表现突出，尤其适合对内容准确性要求较高的应用场景，是当前国产多模态图像生成模型生态中的关键组成。

GLM-Image的主要功能

• 高质量文本生成图像：GLM-Image 支持从自然语言描述直接生成高分辨率图像，最高可达 2048×2048，适用于人像、风景、产品展示、插画等多种内容类型，是典型的中文友好型文生图模型。
• 复杂文字渲染能力：相比多数文生图模型，GLM-Image 在图像中生成清晰、可读文字方面具有明显优势，支持多区域、多行文字布局，适合海报、PPT、科普插画等知识密集型图像生成任务。
• 知识密集型图像生成：模型能够理解包含概念解释、逻辑关系和步骤说明的长文本提示词，并在图像中准确呈现对应信息，减少“图好看但信息不对”的问题。
• 多任务图像处理能力：GLM-Image 不仅支持文生图，还支持图像到图像的编辑、风格转换、多主体一致性生成等任务，适合复杂创作流程。
• 多分辨率自适应生成：模型可以在不同分辨率下稳定生成图像，无需针对特定尺寸重新训练，工程灵活性较高。
• 中文提示词深度理解：针对中文表达习惯进行专项优化，能够理解抽象描述、修辞性语言和长句结构，是当前中文文生图模型中的重要代表。

GLM-Image的性能表现

• 语义理解准确性：在长文本输入和复杂描述场景下，GLM-Image 能较完整地解析关键信息，保持图像内容与文本语义高度一致。
• 文字生成稳定性：在涉及中文、英文或中英文混排的图像生成任务中，文字结构完整、笔画清晰，可读性高。
• 图文对齐能力：模型在图文对齐方面表现稳定，减少内容错位、信息缺失等问题，适合对准确性要求高的应用。
• 细节还原能力：在人物五官、服饰纹理、场景结构等方面具备较好的细节表现，生成结果自然度高。
• 生成一致性：多次生成同一类提示词时，整体风格与质量波动较小，适合批量化内容生产。
• 工程化可控性：模型输出可通过提示词和参数进行细粒度调节，便于产品级落地。

GLM-Image的技术原理

• 自回归语义建模：9B 参数规模的自回归模块负责文本语义解析与图像全局结构规划，通过联合文本与图像训练方式增强对复杂指令的理解能力。
• 扩散解码器生成：7B 参数规模的扩散解码器基于 DiT（Diffusion Transformer）结构，专注于高频细节生成，如纹理、边缘和文字笔画。
• 多模态位置编码：模型采用 MRoPE（Multi-Dimensional RoPE）位置嵌入方案，支持文本与图像 token 的统一建模。
• 文字生成专项优化：引入字符级编码机制，对文字区域进行精细建模，显著提升文字渲染准确率。
• 国产训练体系：基于昇腾硬件与 MindSpore 框架完成训练，验证国产软硬件在大模型训练中的可行性。

GLM-Image的项目地址

• 项目官网：https://z.ai/blog/glm-image
• GitHub 仓库：https://github.com/zai-org/GLM-Image
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image

GLM-Image的应用场景

• 科普与教育内容：用于生成包含文字说明和逻辑结构的科普插画、教学配图。
• 商业海报与宣传设计：适合生成带有精准文字排版的品牌宣传图和活动主视觉。
• 社交媒体内容创作：快速生成封面图、配图和广告创意图，提升内容效率。
• 漫画与多格图像：支持多主体一致性和多区域文字生成，适合漫画、电商长图。
• 产品展示与电商：生成商品场景图，降低拍摄与设计成本。
• 艺术创作与写实摄影：支持写实与艺术风格并存，满足创作者多样化需求。