千问7B生图模型开放权重!3090就能跑,2K出图修图抠图全包
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千问把7B生图模型的权重开放了,RTX 3090就能跑!
AI 写代码的能力经常能让开发者「双手离开键盘」,但对于设计师而言,AI 生成的图片距离能交稿总是差了好几步。
千问说它可以帮我拼九宫格了,还是不同主题的那种。
今天,阿里通义团队发布了他们第三代图像生成模型:Qwen-Image-3.0 。官方博客用了一个字来概括这一代的核心进步,「实」。不是好看,不是炫技,是「实」。内容丰实、细节真实、知识厚实。
MrFlow(Multi-Resolution Flow Matching)就用这样的三阶段,在Qwen-Image等模型上把端到端生成时间从49.32s压到4.77s,实际加速10.35x。文章发布当日即登上Hugging Face Daily Papers;发布三天内,GitHub已收获200+stars;目前也已登上Hugging Face Trending Papers。
近年来,文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image,扩散模型已经能够生成高质量图像,也能处理越来越复杂的文本提示。
VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架,由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer(Qwen-Image)、混合 AR-DiT(Qwen-Omni)、统一理解 + 生成(BAGEL、HunyuanImage-3.0)等架构。
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存(Feature Caching)方案在追求高倍率加速时,常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
千问前脚刚把Qwen-Image-2.0甩出来,后脚就又放大招,冲着牛马党学生党的「痛处」下手了——就在这两天,重磅发布了AI PPT生成工具:Qwen AI Slides(幻灯片),据说从内容结构到视觉配图,一套全包……
BUBBLE 2026 — ISSUE #18 家人们, 马上没几天快过年了,明显各个厂商已经开始疯狂卷了。 上周到现在,让我们来算算有多少东西了, 5.3 Codex,4.6 Opus, 可灵3.0