GLM-Image

Модель генерации изображений с гибридной архитектурой, объединяющей Autoregressive generator и Diffusion Decoder. Она обладает преимуществами в сценариях с информационно наполненным текстом и сложной семантикой, обеспечивая высокую детализацию и точность отображения информации.

Ключевые особенности:

• Поддержка 2х задач генерации изображений:
  • Text-to-image: генерация сложных изображений по текстовым описаниям, включая информационно насыщенные сценарии (например, макеты с текстом и иконками).
  • Image-to-image: поддержка редактирования изображений, стилизации, сохранения идентичности объектов и поддержание согласованности нескольких субъектов.
• Необходимо, чтобы размеры выходного изображения были кратными 32 (например, 32×32, 1024×1024).
• Для работы с GPU рекомендуется использование `enable_model_cpu_offload` для снижения потребления памяти (около 23 ГБ).
• Лицензия для модели - MIT. Компоненты VQ tokenizer и VIT используют Apache License 2.0. 

---

Модель является составной частью пайплайна генерации изображений, состоящего из:

• Text encoder: ~0.2B параметров,
• Vision language encoder: ~10B параметров,
• Transformer: ~7B параметров,
• VAE: ~406M параметров,

Всего: ~17.7B параметров

Дата анонса: 08.01.2026
Параметров: 7B
Разработчик: Z.ai
Версия Diffusers: 0.37.0.dev0
Версия vLLM-Omni: 0.14.0rc1
Лицензия: MIT

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с GLM-Image. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

• получить максимальную производительность эндпоинта,
• получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
• обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
• использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.