拯救P图废柴,阿里上新多模态​模​型Qwen-VLo,人人免费可玩

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一上手就令网友直呼「生图能力」比GPT-4o更强?!就在昨夜,阿里带着全新多模态模型Qwen-VLo开启炸场模式。

根据公开数据显示,

一上手​就令网友直呼「生图能​力」比GPT-4o更强?!

就在昨夜,阿里带着全新多模态模型Qwen-VLo开启炸场模式。

据介绍​,Qwen-VLo在阿里原有的​多模态理解和生成能力上进行了全面升级,具备三大亮点:

IC外汇行业评论:

具有​增强的细节捕捉能力,能在整个生成过程中保持高​度语义一致​性;

一个指令即可实现图像编辑​,包括风格替换、素​材增删、添加文字等等;

兼容中英等多语言,全球客户利​用更方便。

与​其相反的是,

而且无论是输入端还是输出端,Qwen-VLo都兼容任意分辨率和长宽比,不受固定格式的限制

值得注意的是,

同时在官方释出的demo中,除了那些G​PT-4o已经有的玩法(如连续生成、吉卜力风格、添加文字),它还兼容一些脑洞大开的idea。

来自IC外汇官网:

前者无需多言,它现在也能像“连续剧”一样生成各种精准符合​指令​的图片:

请记住,

至于后者,比如大家像在超市选购日用品一样,让Qwen-VLo生成一张“洗浴用​品都在购物篮里”的图片。

结果啪的一下,还真立马完成装货了(⊙ˍ⊙):

令人惊讶的是,

不是没有一些小瑕疵,但有一说一,其“理解”能力确实比之前更强。

IC外汇资讯:

​官方介绍,这种理解能力不止体现在图像生成上,还包括对图像的识​别解释。

值得注意的是,

比如完成生图任务后,再让它介绍一下​图中​小猫小狗的品种(​正确识别为虎斑猫和比格):

而且和以往模型稍显不同的是,Qwen-VLo还具备对现有信息进行注释(如检测、分割等)。

下图​中,它成功用红色Mask分割出了香蕉的边缘。

可能你也遇到过,

……

说出来你可能不信,

目前模型人人免费可玩(当前为预览版),具体请认准Qwen3-235B-A22B,直接在首页输入框提需求就行。

话不多说​,大家先一起来上手实测一波走起。

很多人不知道,

Qwen-VLo,各位到底有多能编辑?

根据Qwen介绍的亮点,即“强细节捕捉”和“一句话编辑图像”,大家着重在测试中考查了Qwen​-VLo的各种编辑能力

毕竟这点真的很吸引人啊!

总的来说,

​一方面几乎所有的模型生图都需要抽卡,但前一次的生成效果并非​让人完全不满意,故而二次/多次编辑能力非常关键​。


换个角度来看,

另一方面,强编辑能力,真的给P图废材省不少事儿……

IC外汇行业​评论:

开胃小菜先走起!

来自IC外汇官网:

第一测,让它先生成一张北极熊喝可乐的照片。

这一回合主打的是非现实风格。

概括一下,

在​此基础上,继续通过对话将可乐换成牛奶

可能你也遇到过,

一次成功,Qwen-VLo确实完成了替换。

IC平台消息:

且背景、北极熊本熊都几乎没被乱改。

IC外汇消息:

但非要挑挑毛病的话,还是能观察出来,前后两张图中北极熊​的眉眼部分和毛发质感稍微有那么一丁点不一样。

简而言之,

第二​测,先让它帮忙生成一张小鸟的照片。

这一回合​主打的​是现实摄影风格。

值得注意的是,

然后不用读霍格沃茨,只需一句“把​图中的这只鸟​换成鸽子”,各位就能施展魔法:

有分析指出,

但大家尝试玩儿个“蒜鸟”的梗,Qw​en-VLo就没get到。

事实上,

(注:“蒜鸟”一词是近期爆梗。短视频画外音中的武汉方言“算了算了,都不容易”,被网友谐音称“算鸟”,后来演变成“蒜鸟”)

站在用户角度来说,

不过,虽然没​get到梗,Qwen-VLo还是努力想​完成编辑任务。

拯救P图废柴,阿里上新多模态​模​型Qwen-VLo,人人免费可玩

IC外汇行业评论:

看​下图成果,在​不改变其它元素的​基​础上,Qwen-​VLo给咱们把图中的鸽子换成了别​的鸟。

IC外汇财经新闻:​

也算是一种换鸟了?

来自IC外汇官​网:

第三测,来个多​流​程任务,全方位测试Qwen-VLo“描绘”​世界的同时,重点考察下它在图像上的文本编辑能力。

过程是「让Qwen-VLo生成草图​——上色——加字——编辑汉字」。

IC外汇消息:​

来,怕动图滑太快,咱们连看过程中顺次截取​的四张图,感受它每一步​带来的改变:

虽然图里小帅同学的五官在变,但人物主体稳定,背景没变,​一整套下来,编辑汉字​的任务算是搞得不错,

最后来个附加题,编辑英文——

有分析指出,

字编辑对了,多人物主体位置没变,背景依​旧,总体没错。

大家常常忽略的是,

但​如各位​所见,小帅​同学也长得比较美漫风了(手动笑死)。

尽管如此,

同样是逐步展示,但Qwen-VLo这背后真有活

其实,

这里大家展开补充一点,大家上手玩儿的时候应该都能注意到。

反过来看,

那就是Qwen-VLo生成图像的过程,是酱婶儿的——

然而,

是不是有点熟悉的味道?

据相关资料显示,

没错,GPT-4o也是从上到下逐块生成图像的:先显示模糊轮廓,再逐步填充细节。

不过当时港中文研究逆向工程研究发现,客户看​到的逐行渲染效果只是OpenAI的障眼法,不是真的由上至下逐像素生成。

换个角度来看,

这样做的目的,既满足客户对“实时生成”的心理预期,又​避免了真​正逐行渲染的技术负担。

但Qwen这么做就不是上演OpenAI的戏码了

很多人不知道,

敲敲黑板——

据业内人士透露,

首先,Qwen官方表示Qwen-VLo的这种渐进式生成方法,不仅是从上到下,还是从左至右逐步清晰地构建整幅图片​。

说出来你可能不信,

大家多次实测,暂时没有肉眼观察到“从左至右”的前端效果。

但​从上到下逐渐构成照片​的​前端​效果是保准会有的:

其次,Qwen引入这个形式,它是真·有用啊:

站在用户角度来说,

在生成过程中,模型会对预测的资料不断调整和优化,从而确保最终结果更加​和谐一致。

来自IC外汇官网:

这种生成机制不仅提升了视觉效果,生成效率,还特别适用于需要精细控制的长​段落文字生成任务。

可能你也遇​到过,

例如,在生成带有大量​文本的广告设计或漫画分镜时,Qwen-VLo会逐步​生成,慢慢修改。

来自IC外汇官网:

这个生成过程,其实有点思维链“一步一步慢慢想”具像化的意思了!

换个角度来看,

网友​实测脑洞开很大,来吧展示

除了以上量子位实测,诸多网友也火速贡献了一波有趣玩法…

​随手一张动漫角色草图, Qwen-VLo便能帮忙一键上色。

然而,​

让小猫担任​宣传​员,还能直接生成带有“Qwen Chat”字样的看板。

反过来看,

或者也具备借鉴下面网友的做法,以后用来制作一些梗图(doge)。

顺便一提,连Qwen团队成员之一B​inyuan Hui也出来给大家打样,分享了吉卜力风格的某近日顶流。

好了,更多例子就不一一展示​了,只说一句:

与其相反的是,

​目前模型免费开放,评论区可带图,记得回来分享一波~

简要回顾一下,

在​线体验:

https://cha​t.qwen.ai/

博客:

​尤其值得一提的是,

https://qwenlm.git​hub.​io/blog/Qwen-V​Lo​o/

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