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阿里通义最新生图模型 Z-Image 发布首日下载量达 50 万

阿里通义大模型团队最新发布的生图模型 Z-Image 在上线后迅速登顶 Hugging Face 趋势榜双榜第一,其首日下载量达 50 万。 据介绍,Z-Image 是一款开源、免费的高效图像生成基础模型,参数量为 6B,1秒出图。无需依赖顶级算力和参数堆砌,即可在 16GB 显存的消费级显卡上,生成品质可与顶级商业模型相媲美的超真实图像,尤其在中英双语文本渲染方面效果突出。 Z-Image 仅以 6B 的参数量就能实现媲美百亿级模型的生成效果,关键在于其系统性的效率优化设计,覆盖数据、架构、训练与推理四大支柱。 Z-Image 亮点如下: 极致高效的照片级真实感 Z-Image 以6B 参数的规模,实现了与参数量大一个数量级模型相媲美的照片级真实感。无论是皮肤质感、发丝细节,还是自然光影与材质纹理,都能精细还原,构图与氛围兼具美学表现。 中英双语文本渲染能力突出 Z-Image-Turbo能精准渲染中英文混合文本,即使在小字号、复杂排版或海报设计等高难度场景下,也能保持文字清晰、版式自然,同时不牺牲人脸真实感与整体画面美感,效果媲美当前领先的闭源模型。 广博的知识与文化理解 Z-Im...

如何塑造 AI 虚拟人的“活人感”

在过去几年里,虚拟人技术的进步速度非常快,但行业里真正难的部分,从来不在“会说什么”,而在“怎么像一个活生生的人”。这份分享来自一位长期深耕智能体与虚拟人的开发者,他在实践中逐步总结了内容、行为、情绪与人格四个层面的“活人感”塑造方法论。这些经验对于正在评估虚拟人项目的团队、或思考未来智能体产品形态的技术管理者,都有参考价值。 首先,内容层面的拟真已经不再是行业的瓶颈。大模型越狱示例、类图灵测试的对话、小说级的表达生成,都在证明模型在语义组织和文本生成上已经足够强。加上声音克隆、生图模型的进一步发展,以及智能体链路的通识化,内容层面已经可以比较稳健地覆盖大部分创作需求。 真正决定“像不像一个人”的,是行为层面的拟真。人类的交流从来不是一问一答,而是异步、多线程、带节奏的。虚拟人需要能处理一回多、多回一、分段、延迟、主动触达等复杂互动模式,还要能根据不同平台调整沟通方式,比如微信的自然度明显要高于网站或 APP。进一步的语音互动更需要全双工能力,包括用户能否反向打断、虚拟人是否会自然附和、是否具备自动化的情绪控制和非语言声响。这些都远比文本生成困难,需要工程侧的 RPA 能力、状态机设计...

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