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今日，腾讯混元文生图大模型（混元DiT）宣布开源小显存版本，仅需6G显存即可运行 ，对使用个人电脑本地部署的开发者十分友好，该版本与LoRA、ControlNet等插件，都已适配至Diffusers库；并新增对Ko hya图形化界面的支持，让开发者可以低门槛地训练个性化LoRA模型； 同时，混元DiT模型升级至1.2版本，在图片质感与构图方面均有所提升。此外，腾讯宣布混元文生图打标模型”混元Captioner“正式对外开源。该模型支持中英文双语，针对文生图场景进行专门优化，可帮助开发者快速制作高质量的文生图数据集。 相比起业界的开源打标模型，混元Captioner模型能更好的理解与表达中文语义，输出的图片描述更为结构化、完整和准确，并能精准识别出常见知名人物与地标。模型还支持开发者自行补充和导入个性化的背景知识。 混元Captioner模型开源之后，全球的文生图研究者、数据标注人员，均可使用混元Captioner高效地提升自身图像描述质量，生成更全面、更准确的图片描述，提升模型效果。混元Captioner生成的数据集不仅能用于训练基于混元DiT的模型，亦可用于其他视觉模型训练。 模型易用性再提升，个人电脑可轻松运行 腾讯混元DiT模型宣布了三大更新： 推出小显存版本与Kohya训练界面，并升级至1.2版本，进一步降低使用门槛的同时提升图片质量。基于DiT架构的文生图模型生成图片质感更佳，但对显存的要求却非常高，让许多开发者望而却步。这也是新版本Stable Diffusion模型无法快速普及的原因之一。 应广大开发者的需求， 混元DiT推出小显存版本，最低仅需6G显存即可运行优化推理框架，对使用个人电脑本地部署的开发者非常友好。经过与Hugging Face合作，小显存版本、LoRA与ControlNet插件，都已经适配到Diffusers库中。开发者无需下载原始代码，仅用简单的三行代码仅可调用，大大简化了使用成本。 同时，混元DiT宣布接入Kohya，让开发者可以低门槛地训练专属LoRA模型。Kohya是一个开源的、轻量化模型微调训练服务，提供了图形化的用户界面，被广泛用于扩散模型类文生图模型的训练。用户可以通过图形化界面，完成模型的全参精调及LoRA训练，无需涉及到代码层面的细节。训练好的模型符合Kohya生态架构，可以低成本与 WebUI 等推理界面结合，实现一整套“训练-生图”工作流。 面向文生图、支持中英文，提升数据质量 在提升模型易用性的同时，腾讯混元团队也在开放更多的关键技术，包括此前的训练代码，最新的打标模型混元Captioner。 数据集就像AI训练的教材。训练数据集的质量，影响着模型生成内容的效果。因此，文生图开发者往往需要对原始图片进行清晰、全面的标注，制作高质量的数据集，才能训练出来一个语义理解准确、绘画技艺高超的文生图大模型。 借助打标模型，开发者可以快速生成高质量数据集。具体来说，文生图开发者将原始图片集导入混元Captioner，后者将生成高质量标注；也可以导入图片与原始描述，利用混元Captioner过滤其中的无关信息，并完善和优化图片描述，以提高数据质量。 目前，业界对于图片描述文本的生成，主要使用通用多模态Captioner模型，存在描述过于简单或繁琐（与画面描述的无关信息过多）、缺少背景知识导致无法识别知名人物和地标等问题，并且许多模型并非中文原生，中文描述不够精准。
混元Captioner模型针对文生图场景专门进行优化：构建了结构化的图片描述体系；并在模型层面，通过注入人工标注、模型输出、公开数据等多种来源提升Caption描述的完整性；并注入知名文学作品形象、地标、食物、动物、中国元素与知识等大量背景知识，让模型输出的描述更为准确、完整。
混元Captioner模型针对文生图场景专门进行优化：构建了结构化的图片描述体系；并在模型层面，通过注入人工标注、模型输出、公开数据等多种来源提升Caption描述的完整性；并注入知名文学作品形象、地标、食物、动物、中国元素与知识等大量背景知识，让模型输出的描述更为准确、完整。
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