如果说 DeepSeek 让 AI 学会了说人话，那 GLM-Image 就是专治 AI 画图「听不懂人话」的老毛病——毕竟，谁还没被那些鬼画符文字气笑过呢？
原先的扩散模型手艺好，但耳朵背。现在的 AI 画图工具，像极了手艺精湛却耳背的 Tony 老师——你说招牌写开业大吉，他画出一串连考古学家都破译不了的符号。扩散模型训练稳定、泛化强，但面对复杂指令和知识密集型场景，总在信息表达和语义对齐上掉链子。
GLM-Image 的解法很务实：让专业的模块干专业的事。90 亿参数的自回归模块（基于 GLM-4-9B-0414）当阅读理解冠军，生成携带语义信号的视觉词元；70 亿参数的扩散解码器（沿袭 CogView4 架构）当像素级工匠，还原高频细节。文科生写剧本、理科生做特效，分工明确才能出大片。
除文本生成图像外，GLM-Image 还支持图像编辑、风格迁移、身份保持、多主体一致性。更关键的是，它终于能正确渲染中文了！通过集成 Glyph-byT5 进行字符级编码，开业大吉不会再变成开壶大古，海报设计师总算可以松口气了。
开源，为了好用而不只是能用，由智谱华章以开源形式发布的 GLM-Image 打破「高性能=闭源收费」的潜规则。160 亿总参数对开发者友好，自回归懂语义 + 扩散雕细节的混合架构，或将成为下一代模型的标配。
毕竟，我们要的不是抽卡式的运气游戏，而是能听懂复杂需求的靠谱搭档。当 AI 海报终于出现正确的汉字，记得感谢这个双脑协作的聪明架构——从耳背 Tony 到贴心设计师，GLM-Image 真的下了功夫。
教程链接： go.openbayes.com/cZzpu
使用云平台: OpenBayes
首先点击「公共教程」，找到「GLM-Image：首个全流程国产芯片训练模型」，单击打开。
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在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本，不需要再进行手动选择。点击「继续执行」，等待分配资源。
若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在加载中，请等待约 2-3 分钟后刷新页面即可。
使用步骤如下：
- 页面跳转后，点击左侧 README 页面，进入后点击上方「运行」。
- 点击运行后等待加载模型与初始化
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- 成图展示
教程链接： go.openbayes.com/cZzpu
