Alibaba-მ გამოსახულების ახალი მსუბუქი AI-მოდელი გამოუშვა
Qwen Image 2.1-ს 7 მილიარდი პარამეტრი აქვს და ძველ ვიდეოდაფებზეც მუშაობს.
Toms Hardwareორიგინალი Toms Hardware-ზე
ორიგინალი და წყარო
ორიგინალი გამოქვეყნდა
ქართული თარგმანიინგლისური ენიდან ქართულად
წყარო: Toms Hardware. ქართული თარგმანი: შიკრიკი.
ორიგინალის სათაური
Alibaba claims new Qwen Image 2.1 AI model beats Google Nano Banana 2.0 with minuscule 7B parameter model
ტექნოლოგია4 წუთის საკითხავი
ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Toms Hardware.
Alibaba Cloud-მა გამოსახულების გენერაციის ახალი მსუბუქი AI-მოდელი Qwen Image 2.1 გამოუშვა. ღია წონების მოდელს მხოლოდ 7 მილიარდი პარამეტრი აქვს და RTX 3090-ის მსგავს ძველ სამომხმარებლო ვიდეოდაფებზეც მუშაობს. შემქმნელები ამტკიცებენ, რომ ის რამდენიმე დახურულ მოდელს, მათ შორის Google-ის Nano Banana 2.0-ს, აღემატება.
ეს მტკიცება კომპანიის შიდა შეფასებას ეფუძნება და საბოლოო დასკვნისთვის დამატებითი გამოცდაა საჭირო. თუმცა, პირველადი ცნობებით, მოდელს გამჭვირვალობის ბუნებრივი მხარდაჭერა აქვს და რამდენიმე საცნობარო გამოსახულებიდან ერთიანი სურათის შექმნა შეუძლია.
Qwen Image 2.1-ის სალიცენზიო შეთანხმებამ კითხვები გააჩინა. წინა ვერსიისგან განსხვავებით, ახალი პირობები მოდელის კომერციულ გადაყიდვას პირდაპირ კრძალავს. ამის მსურველმა შემქმნელისგან ცალკე ლიცენზია უნდა მიიღოს.
მოდელს გამჭვირვალე ფონის მქონე გამოსახულებების გენერირება შეუძლია. ეს შესაძლებლობა გამოსადეგია მხატვრებისთვის და მოთხოვნის შესაბამისად დასაბეჭდი პროდუქტების, მაგალითად, სტიკერების შესაქმნელად.
მოდელს გამოსახულების რედაქტირებისას მაქსიმუმ 10 საცნობარო სურათის გამოყენება შეუძლია. მაგალითად, შესაძლებელია ადამიანის ფოტოსა და ტანსაცმლის გამოსახულებების მიწოდება, შემდეგ კი მოდელი ამ ტანსაცმელში გამოწყობილი ადამიანის სურათს ქმნის. Qwen-ის გუნდი ადამიანებისა და პროდუქტების იერსახის თანმიმდევრულად შენარჩუნებას გვპირდება.
Qwen Image 2.1-ის მთავარი თავისებურება კომპაქტური ზომაა. ვიზუალური გენერაციის კომპონენტს 7 მილიარდი პარამეტრი აქვს. კომპანიის შედარებით გამოცდაში მხოლოდ Meituan-ის LongCat-Image იყო უფრო მცირე, 6 მილიარდი პარამეტრით. სხვა მოდელების უმეტესობა რამდენჯერმე უფრო დიდია ან დახურული წონები აქვს.
Qwen-ის შიდა შეფასებით, მოდელმა Qwen Image Benchmark-ში 60,2 ქულა მიიღო. OpenAI-ის GPT Image 2.5 Sunburst-მა 67 ქულა დააგროვა, Muse Image-მა 62,34, ხოლო Google-ის Nano Banana 2.0-მა 59,82.
AI Arena-ს პირველადი გამოცდის შედეგები ნაკლებად ხელსაყრელ პირობებში უფრო მოკრძალებული იყო. Qwen Image 2.1-მა 1228 ქულა მიიღო, Nano Banana 2-მა 1260, Musw Image-მა 1276, ხოლო პირველ ადგილზე მყოფმა GPT 65 Sunburst-მა 1423. გამოსახულების რედაქტირებაში AI Arena-მ ის ღია წონების მოდელებს შორის საუკეთესოდ შეაფასა.
ეს შედეგები ჯერ ადრეულია და Qwen-ის გუნდის მტკიცებების დასადასტურებლად ან უარსაყოფად მეტი გამოცდაა საჭირო. მიუხედავად ამისა, შედეგები მათ განცხადებებს საკმაოდ ახლოს ემთხვევა. უცნობია, რამდენ პარამეტრს იყენებენ საკუთრების უფლებით დაცული მოდელები უფრო მაღალი ქულებისთვის, თუმცა მსუბუქი Qwen Image 2.1 მათ ჩამორჩენას ამცირებს.
სხვა ამბები
Toms Hardware
ამავე გამოცემის სხვა ამბები.
აშშ-ის დაზვერვა ვარაუდობს, რომ ჯენსენ ჰუანგს ჩინელ მზვერავთან ურთიერთობა ჰქონდა
Toms Hardware
US intelligence believes Jensen Huang had affair with Chinese spy in honeypot operation
კომენტარი (0)
გაგვიზიარე შენი აზრი.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება.
აზრის გასაზიარებლად შექმენი ანგარიში ან შედი.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.