鹅厂大模型，又有新玩法!
发布不到两个月，腾讯混元大模型就速通了一个新版本，除了语言模型升级以外，还悄悄上线了AIGC最火热?的功能——
文生图。
和语言模型一样，文生图同样可以通过微信小程序直接体验。
不过与Midjourney独立出图不同，混元的文生图和对话功能“互不耽误”，可以边聊边画，与DALL·E3体验相似。
之前已经申请测试通过的，可以立刻冲了~
还在排队中的也别急，我们已经快速实测了一波热图，这就先放出来给大伙儿看看。
混元文生图上手实测
根据腾讯介绍，混元大模型文生图最大的优势在三处:真实感、中文理解、风格多样。
接下来就挨个试试它做到了什么程度。
先来画人，复刻一波之前爆火过的Midjourney“写实90年代北京情侣”看看。
可以看出，写实风格的人像还是很拿手的，人物姿态合理，画亚洲人脸与国外AI相也比较自然。
注意这里有个小技巧，想要写实风格的话最好用“生成一张……”来触发，如果用“画一张……”大概率会得到插画风格。
写实风格的人像可以，再看看画风景如何。
除了一般的风景描述，混元大模型支持指定一个真实存在的景点，比如“桂林山水”或“长城”。
毕竟是AI生成，和真实景观不会完全一样，但感觉还是到位了。
接下来要上难度了，把这两个场景“组合”起来:
这么离谱的需求都画出来了，甚至水面还有水波，看来不是简单地重现训练数据，而是对概念有一些自己的理解。
那么更复杂的概念如何?
曾经，AI因不理解中文菜名闹过一波笑话。
经过这半年的发展，“红烧狮子头”里不会出现狮子的头，“夫妻肺片”里也不会变成恐怖片了，甚至看着还挺香。
要说比菜名更有挑战的，就到了古诗词，正好写实风格也看腻了也可以换换口味。
总得来说还不错，美中不足之处在于一张图没有“舟”，还有一张舟上坐了两个“翁”，就没有孤独的意境了。
看来诗词这种过于凝练的还是有难度。
But，别忘了混元助手同时拥有聊天对话能力，还支持多轮对话。
借助强大的语言模型部分，我们也找出解决办法。
接下来只需用“这些要求”、“上述要求”来指代上面的回答，就可以让两个功能联动起来了。
再画就会更稳定，而且增加了雪花飘落的细节。
记住这个小技巧，接下来还会用到。
其实在腾讯混元助手中，专门准备了这样一个存为指令的功能。
存好后就可以从对话框右边的魔法棒图标处快速调用了，只需要更改要描述的内容即可。
还可以方便地一键分享到微信，4张图一次分享让好友帮忙选，不用来回截图了。
直接打开分享链接，就可以放大查看四张图，还可以开始新对话!
了解过混元大模型的中文理解能力，再来试试最后一个特点风格多样性。
既然是腾讯出品，游戏插画肯定少不了，比如正火的赛博朋克风。
有点感觉了，但总觉得还差点意思。
可以用上面的技巧来，联动语言模型来明确赛博朋克风格的特点。
再手动加亿点点料，就更对味了。
不同游戏的画风差距极大，测试下来混元助手确实能hold住不少，从3D到2D甚至像素都没问题。
即使是同一话题和风格限定，也能展现出不同的画风，Furry控狂喜（doge）
其实腾讯透露，内部多个场景已经用上了混元大模型文生图能力。
虽然还不知道具体怎么使用，但是我们测试了一下用《王者荣耀》来当风格限定词，混元也能理解。
除了游戏之外还有广告场景，前面提到的混元大模型文生图真实感的优势就能发挥出来。
也别忘了腾讯还有一大块内容业务，来个玄幻小说插图也没问题。
这样的文生图效果，背后究竟是通过什么原理实现的?
在此之前，业界其实已经有不少文生图的开源模型。
腾讯是基于其中某种方案打造，还是重新进行的自研?
带着种种问题，我们和腾讯混元大模型文生图技术负责人芦清林聊了聊，了解了一下背后的技术细节。
模型全自研，用20亿+图文对炼成
“从算法、数据系统到工程平台，都是从0到1自研。”
芦清林表示，这也算是腾讯混元大模型文生图功能的优势，这样从生成自由度到数据安全性，就都能完全把控，也让生成的图像“更符合用户需求”。
首先是在算法这一块。
当前文生图模型普遍存在三个难点，语义理解差、构图不合理、画面细节无质感。
语义理解差，就是模型听不懂人话，尤其是中英文夹杂的人话。
当前业界普遍采用的是开源的CLIP算法，然而它一来没有建模中文语言，输入中文只能靠翻译，会出现红烧狮子头真的生成狮子的问题（doge）;另一个是训练时图文对齐能力不行。
构图不合理，指的是生成的人体结构、画面结构有问题，直接“生异形”。
如果直接基于业界已有的开源扩散模型生成图像，就容易出现这个问题，像是出现“三只手”或者各种奇怪的画面结构。
画面细节无质感，就是生成图像清晰度差。当前不少数据集图像分辨率和质量不高，容易导致训练出来的开源模型质量也不高。
为了解决这三个难点，腾讯混元团队在算法阶段，特意用了三类模型组合来“逐个击破”。
语义理解上，腾讯自研了跨模态预训练大模型，不仅让它同时学会建模中英文，而且强化文本和图像细粒度特征的联系，简单来说就是中文、英文、图像三者的“跨模态对齐”。
生成构图上，腾讯自研了一种扩散模型和Transformer混合的架构，尤其是将Transformer当前大火的旋转位置编码研究给用上了。
旋转位置编码通常被用于增加大模型的上下文长度，不过在这里被腾讯巧妙地用于刻画人体结构，让模型既能掌握全局信息（人体骨架）又能理解局部信息(脸部细节)。
最后是在画面细节上，腾讯自研了超分辨率模型，与此同时还结合了多种算法，针对图像不同的细节进行优化，让最后生成的图像进一步“耐看”。
这样做出来的模型架构，不仅能生成质量更高的图片（分辨率1024×1024），而且只需要微调一下架构，就能变成图生图、甚至是文生视频模型。
接下来，就是关键的数据部分了。
对于文生图而言，生成图像的质量，很大程度上取决于数据的质量，OpenAI在DALL·E3论文中，通篇都在强调数据对于指令跟随的重要性。
腾讯也非常重视数据对模型的重要性，并同样自研了三方面的技术。
在数据质量上，由于互联网上扒下来的数据集，往往存在文字描述简洁、和生成内容不完全匹配的问题，因此团队通过改善图-文对数据集中的“文”部分，也就是细化中文的文本描述，来提升图文数据的相关性;
在数据效果上，团队针对训练数据进行了“金银铜”分层分级，等级越高，意味着数据清洗程度越精细。
其中，20+亿未清洗的“青铜数据”，用来对所有模型进行“粗加工”，也就是预训练;
6亿+“白银数据”，用来对生成模型进一步加工，提升生成质量;
1.12亿+精心清洗的“黄金数据”，则用来对模型进行“精加工”，也就是精调突击训练，确保训练出来的模型质量更优秀。
在数据效率上，为了加快训练速度，尤其是针对用户反馈对模型进行优化的速度，腾讯也建立了数据飞轮，自动化构建训练数据并加快模型迭代，让模型生成准确率进一步提升。
据芦清林透露，数据飞轮这个技术，也正是解决数据长尾场景难题的关键。
由于我们的生活中总是在出现一些潮流新词，例如“玲娜贝儿”等，这种名词往往在数据集中不常见，而用户又会在输入时使用，因此往往需要第一时间更新进训练数据中。
有了数据飞轮，就能将这个过程效率进一步提升，避免模型在见识到新词后，依旧长时间无法生成对应的图像。
最后，有了算法和数据，还得有个工程平台，来把它们组合起来快速训练。
为此，腾讯自研了Angel机器学习平台，包括训练框架AngelPTM和推理框架AngelHCF。
训练上，大模型最重要的就是并行能力。为此，腾讯基于4D并行+ZeROCache机制，实现了千亿参数混元大模型的快速训练。
直观来看，AngelPTM训练框架相比业界主流框架DeepSpeed-Chat速度提升了1倍以上。
推理上，AngelHCF则实现了支持多种并行能力、支持服务部署及管理、以及自研模型无损量化三大功能，相比业界主流框架提升了1.3倍以上。
值得一提的是，在Angel机器学习框架和平台的支持下，腾讯混元的语言模型也进行了一轮升级，尤其是代码能力有不小的提升。
我们也简单测了测腾讯混元大模型更新后的代码能力。
首先试试写代码，以帮老师写一个“随机点名程序”为例（手动狗头）。
混元大模型很快生成了一段带注释的完整代码:
importrandom#假设班级里有50个学生，这里是他们的学号student_ids=['001'，'002'，'003'，'004'，'005'，'006'，'007'，'008'，'009'，'010'，'011'，'012'，'013'，'014'，'015'，'016'，'017'，'018'，'019'，'020'，'021'，'022'，'023'，'024'，'025'，'026'，'027'，'028'，'029'，'030'，'031'，'032'，'033'，'034'，'035'，'036'，'037'，'038'，'039'，'040'，'041'，'042'，'043'，'044'，'045'，'046'，'047'，'048'，'049'，'050']#使用random.choice（）函数从学生学号列表中随机选择一个学生random_student_id=random.choice（student_ids）#打印随机选中的学生学号print（"随机抽取的学生学号是:"，random_student_id）
实测可以丝滑运行，每次都能抽到不同的幸（dao）运(mei)儿(dan)起来回答问题:
然后我们还发现，混元大模型竟然还能帮忙查代码bug，属实是程序员省心利器了。
当然，无论是文生图还是代码能力，现在都已经可以在腾讯混元助手中体验。