用GLM Image将创意变为艺术

GLM-Image结合尖端扩散技术与直观控制。仅通过简单的文本提示即可创建逼真图像、艺术插画和专业图形。无需设计技能。

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多种风格
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GLM Image社区的艺术作品

探索艺术家、营销人员和设计师如何使用GLM-Image将创意概念变为现实

为什么选择GLM Image

专为速度、质量和创造力而构建

GLM-Image采用独特的双编码器架构,能够理解视觉概念和语言细节。结果:以卓越精度匹配您愿景的图像。

超清晰输出

生成高达2K分辨率的图像,具有清晰的细节和自然的纹理。GLM Image生产适合专业使用的印刷级艺术作品。

智能压缩

我们优化的VAE在不牺牲质量的情况下减少40%的处理时间。GLM-Image在标准硬件上提供更快的结果。

智能文本理解

双编码器系统准确解析复杂提示。GLM Image轻松解释艺术风格、空间关系和抽象概念。

人类对齐的美学

使用RLHF训练以匹配人类对构图、色彩和谐和视觉吸引力的偏好。每个GLM-Image输出都经过美学精炼。

中英文原生支持

使用中文或英文编写提示都同样有效。GLM Image在图像中准确渲染两种语言的文本。

任意宽高比

从方形帖子到宽屏横幅(1:1、16:9、9:16、4:3、3:2),GLM-Image适应您的平台需求。

技术内核

为您的创造力提供技术卓越

GLM Image基于现代扩散变换器架构构建,针对逼真度和艺术表现进行微调。这就是GLM-Image的不同之处。

扩散变换器核心

在精选数据集上训练的十亿参数模型。GLM Image通过优化的注意力机制平衡生成速度和输出质量。

高效VAE管道

我们的变分自编码器智能压缩潜在表示。GLM-Image的图像处理速度比传统方法快3倍。

自动提示优化

内置的PromptEnhancer自动分析和丰富您的输入。GLM Image添加缺失的细节以最大化视觉冲击力。

两阶段精炼

基础生成后进行细节增强。GLM-Image精炼器在第二次处理中消除伪影并锐化精细细节。

知识蒸馏

从更大教师模型衍生的紧凑模型。GLM Image在消费级GPU上高效运行的同时保持质量。

语义层次

多级标题解析在句子、短语和词汇层面理解上下文。GLM-Image捕捉复杂提示中的细致含义。

创作者评价

听听每天使用GLM Image的专业人士的声音

Sarah Chen
数字艺术家

GLM Image将我的概念艺术时间缩短了一半。我画出粗略想法,在提示中描述它们,然后立即获得精美的参考。这改变了我处理客户项目的方式。

Marcus Rodriguez
营销总监

我们过去要等几周才能得到活动视觉。现在我在午餐前生成几十个GLM-Image选项并挑选最好的。我们的创意速度完全改变了。

Emily Watson
内容创作者

每日发布曾经让我精疲力竭。GLM Image处理视觉繁重工作,让我专注于讲故事。自从开始使用它以来,我的受众增长加速了。

David Kim
平面设计师

试过Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion。GLM-Image用最少的提示工程给我最一致的结果。双语支持对我的国际客户来说是额外奖励。

Lisa Thompson
社交媒体经理

12个账户,每天各5篇帖子。听起来疯狂吧?GLM Image让这变得可管理。我一次性批量生成一周的内容。

James Wilson
创意总监

库存照片让我们的品牌看起来很普通。GLM-Image让我们创建真正匹配我们身份的专有视觉。客户注意到了差异。

Anna Martinez
自由插画师

客户说'让它更有动感'?我生成20个GLM Image变体让他们挑选。修改轮次平均从五轮降到两轮。

Robert Chang
品牌经理

50多个SKU需要一致的包装视觉。GLM-Image学会了我们的色彩调色板和排版风格。现在我无需设计团队参与即可生成符合品牌的模型。

Sophie Laurent
艺术总监

代理机构生活意味着紧张的截止日期。GLM Image比我们的初级设计师画缩略图更快地提供客户就绪的概念。质量让每个人都感到惊讶。

Michael Brown
产品设计师

物理产品模型每张花费数百美元。GLM-Image从文本生成逼真渲染。我们在制造任何东西之前就进行视觉原型制作。

Rachel Green
数字营销师

在8个月内将我们的Instagram从1万增长到8万。GLM Image保持我们信息流的视觉一致性,同时让我们安全地尝试新美学。

Kevin Park
UX设计师

我在线框设计期间使用GLM-Image作为占位符主图。有时AI输出如此出色,我们将其保留用于最终设计。在库存网站上从未发生过这种情况。

常见问题

关于GLM Image的常见问题解答