据IDC刚刚发布的最新报告显示,2024年中国AI基础设施(AI IaaS)市场份额,阿里云占比23%,位列中国市场第一,超过第二名和第三名总和;在生成式AI基础设施领域,阿里云取得模型训练和模型推理市场的双项冠军。 在这个过程中,模型不断对预测内容调整优化,比如生成风景图时,先勾勒山川河流轮廓,再细化树木、花草等细节,确保画面在结构、色彩、语义等方面和谐统一。 这种生成机制给用户更灵活、可控的创作体验,设计师创作海报时,可实时观察生成过程,及时调整不协调部分,让创作更贴合预期。 以往模型受限于固定尺寸和比例,而Qwen VLo打破这一限制。无论是制作长宽比为4:1的横幅广告,还是1:3的社交媒体竖版封面,用户都能按需生成。 Qwen VLo通过技术创新,创造了图像生成在分辨率和长宽比方面的更多资源,电商商家可根据不同平台要求,快速生成适配的商品展示图,无需繁琐的后期裁剪调整。 当用户输入汽车照片并要求“将颜色换成蓝色”,模型精准识别车型,保留车身结构、线条等特征,自然地完成颜色替换,生成结果既符合指令预期,又不失真实感。 这种能力恰似达尔文进化论中物种对环境的精准适应,模型在复杂的图像生成环境中,不断进化以满足多样且精细的用户需求。 用户能用自然语言对图像提出创意指令,Qwen VLo能灵活响应。输入“把这张照片风格变成梵高的画风”“给图片中的天空加上彩虹”,模型即可完成艺术风格迁移、场景元素添加等操作。 面对“把人物换成卡通形象,背景改为森林,同时添加宣传语”这类复杂指令,也能尝试执行。此外,传统视觉感知任务如预测深度图、分割图等,通过编辑指令也能实现。 这一特性体现了“不创新,就死亡”的理念,Qwen VLo打破传统模型指令响应的局限,赋予用户更自由的操作空间,使其在开放指令编辑修改中不断进化,适应快速发展的AI市场。 这符合美国理性预期学派的领袖、诺贝尔经济学奖获得者托马斯・萨金特(Thomas J. Sargent)提出的开放和自由贸易理念,通过技术手段打破语言壁垒,促进全球用户在图像生成领域的“交流贸易”。 借助Qwen VLo,输入“时尚运动品牌夏季促销海报”,模型迅速生成多版不同构图、配色的海报草图,设计师在此基础上完善,大大缩短设计周期。 在包装设计方面,输入产品特点、目标受众等信息,模型生成相应设计图,提供创意灵感。Qwen VLo为设计师提供创意裂变的契机,帮助其用创新设计在市场竞争中赢得商业利润。 地理课讲解地貌时,输入“生成一张丹霞地貌的图片”,模型展示相关图片,帮助学生直观理解;语文教学中,讲解古诗词时,输入诗词内容,模型生成诗意场景图,加深学生对诗词意境的体会。 自媒体创作者、博主等创作内容时,需优质配图吸引受众。通过Qwen VLo,输入文章主题如“旅游攻略之海边度假”,模型生成海滩、海景等相关图片;在视频制作中,输入视频脚本关键信息,模型生成视频分镜草图,为拍摄和后期剪辑提供参考,提升内容创作质量和效率。 在游戏开发中,Qwen VLo能助力游戏美术资源制作。游戏设计师输入游戏风格、场景设定等指令,模型生成游戏场景、角色、道具等美术素材,降低开发成本,加速开发进程。 玩家也可利用模型生成个性化游戏场景、角色形象,增加游戏趣味性。影视制作中,在前期概念设计阶段,输入故事背景、角色特点等信息,模型生成影视场景概念图、角色概念图,为后续拍摄和特效制作提供方向。
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📸 倪洋洋记者 张健 摄
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📸 白卫峰记者 赵记川 摄
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