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智工具作者｜江宇编辑｜漠影
智工具12月8日报道 ，今日 ，美团正式宣布并开源图像天生模子LongCat-Image ，这是一款在图像编辑能力上抵达开源SOTA水准的6B参数模子 ，重点瞄准文生图与单图编辑两大焦点场景 。
▲图源：Hugging Face
从官方披露的基准测试效果来看 ，LongCat-Image主要对标了Seedream4.0、Qwen-Image、HunyuanImage-3.0、Nano Banana以及FLUX.1-dev等主流开源与闭源生图模子 ，其焦点优化集中在“编辑可控性”和“中文文字渲染”两项能力上 。
而在现实体验中 ，它在一连改图、气概转变和材质细节上体现较好 ，但在重大排版场景下 ，中文文字渲染仍保存不稳固的情形 。在涉及重大UI设计、游戏界面天生等使命时 ，模子的审美也袒露出一定短板 ，这或许与其不具备联网搜索能力有关 。
在体验入口方面 ，美团也同步提供了多种使用方法 。在移动端 ，LongCat APP已支持文生图与图生图能力；在网页端 ，用户也可通过 https://longcat.ai/ 进入图片天生入口举行体验 。
关于开发者而言 ，LongCat-Image的模子权重与代码也已同步开源：
Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-ImageGitHub：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image
下面我们就来看看LongCat-Image的模子结构、评测效果和详细的实测体现 。
一、从模子结构到评测效果 ，LongCat-Image把“编辑可控性”和“中文渲染”作为主攻偏向
从模子设计上看 ，LongCat-Image接纳了文生图与图像编辑同源的统一架构 ，并通过渐进式学习战略 ，在仅6B参数规模下兼顾了指令遵照精准度、生图质量与文字渲染三项能力的协同提升 。
▲模子架构
这套训练蹊径并非从零最先堆参数 ，而是基于文生图中期训练模子举行初始化 ，并在后续阶段接纳文生图与指令编辑的多使命联合学习机制 ，来阻止编辑能力在后训练阶段被压缩的问题 。
在图像编辑能力上 ，LongCat-Image在GEdit-Bench、ImgEdit-Bench等多个编辑类基准中取得了开源SOTA效果 。
▲客观基准测试性能比照
LongCat-Image通过多源数据预训练、指令改写战略与人工精标SFT数据的引入 ，使模子在面临重大编辑要求时更禁止易泛起气概漂移和结构失真 。
针对中文文字渲染这一恒久痛点 ，LongCat-Image接纳了笼罩8105个规范汉字的合成字形数据举行预训练 ，并在SFT阶段引入真实天下文本图片强化排版与字体泛化能力 ，在RL阶段还引入OCR与美学双奖励模子配合约束 ，最终在ChineseWord评测中取得90.7分的效果 ，领先于现有开源模子 。
在真实感方面 ，LongCat-Image通过对抗训练和严酷的数据筛选机制 ，刻意绕开AIGC“塑料感”的纹理陷阱 ，并在RL阶段引入AIGC检测器作为奖励信号 ，反向指导模子学习真实天下的物理纹理与光影转变 。
综合评测效果显示 ，在人类主观评分（MOS）维度上 ，LongCat-Image在文本对齐、视觉真实度与美学质量等多个子项中的体现已靠近Seedream4.0等商业模子水平 。
▲人类主观评分（MOS）比照
▲并列比照评估胜率（SBS）
在图像编辑使命的并列比照评估（SBS）中 ，LongCat-Image-Edit在综合质量与一致性两项要害指标上 ，对NanoBanana和Qwen-Image-Edit等模子均取得较高胜率 。
整体来看 ，LongCat-Image在图像编辑使命上已迫近部分闭源模子水平 ，在文生图基础能力上也坚持在开源头部阵营 。
二、从漫画重绘到玩偶产品渲染 ，一连编辑稳固 ，但中文渲染仍是短板
从现实体验历程来看 ，LongCat-Image在“一连指令可编辑性”上的体现是较为稳固的 ，我们直接拿近期大火的《猖獗动物城2》相关图片举行测试 ，在统一角色基础上一连举行多轮修改 。
▲参考图
指令：修改为像素气概作品 。
指令：重绘为彩色 ，保存像素质感 。
指令：图片角色重绘为模拟乐高积木主题的动物 。
在漫绘图像测试中 ，通过像素风、彩色像素重绘以及模拟乐高积木动物主题的一连重绘指令 ，模子可以坚持角色结构稳固 ，同时完成气概与材质的多轮迁徙 。多次修改历程中 ，人物轮廓和构图基本未泛起显着过失 。
在此基础上 ，我们也进一步实验了影戏海报的制作场景 ，用统一角色图举行主视觉海报天生与多语言问题渲染测试 。
指令：影戏《猖獗动物城2》的宣传海报 ，海报的主画面是影戏主角的精彩时势 ，主问题用艺术手写字体“猖獗动物城2” ，下面附上英文名“Zootopia” ，另外附上影戏海报需要的其他小字 ，文字清晰可识别 。
在影戏海报场景中 ，模子对参考图的继续能力较为稳固 ，无论是角色形象照旧动态姿势 ，都能与原始图片坚持较高一致度 ，中英文问题的主问题体现也较为清晰 。不过在“小字”区域 ，一系列细节文字仍然保存乱码与英文混杂的问题 ，说明中文文字渲染在重大排版场景下依然保存不稳固性 。
进一步测试人物档案式中文海报时 ，模子可以准确渲染部分焦点字段信息 ，但仍不可阻止地泛起中英文错位与局部乱码 。
指令：天生动画影戏角色的人物档案式宣传海报 ，用文字体现以下信息： 尼克?王尔德（Nick Wilde） ，是一只在迪士尼动画影戏《猖獗动物城》中进场的狐狸 。 中文名：尼克狐尼克 。 外文名：Nick Wilde 。 原型：赤狐 。 职业：从骗子到警员 。 同伴：兔子警官朱迪 。 经典台词：“伤了你的小心脏？”
在产品级渲染测试中 ，朱迪警官玩偶在影棚光、台灯暖光、自然光客厅与床品光照等多个现实场景下的质感体现相对稳固 。短绒毛的细节、眼睛的高光反射、沙宣布料与玩偶绒毛之间的材质比照都能够被较为准确地体现出来 ，整体更靠近商业产品渲染效果 。
相比之下 ，在主流模子较为善于的游戏界面天生场景中 ，LongCat-Image的短板更为显着 。无论是卡牌游戏、射击游戏 ，照旧MOBA类第一视角界面 ，整体气概都偏向十多年前的UI设计审美 ，与当下主流游戏产品保存显着代差 。
指令：天生一个卡牌游戏界面 。
指令：天生一个射击游戏界面 。
指令：天生一个英雄同盟的游戏界面 。
指令：天生一个王者荣耀第一视角的游戏界面 。
从本次测试效果来看 ，LongCat-Image在改图与产品渲染类使命中的可用性更高 ，而在游戏界面与重大排版场景中的体现相对一样平常 。
结语：开源图像模子进入“可控编辑”竞赛 ，AI生图战况升级
从LongCat-Image的整体定位来看 ，美团并没有试图用更大的参数规模去正面攻击旗舰级生图模子 ，而是明确选择在可控性、一连编辑和中文渲染这几个偏向上深挖 。
图像模子的竞争焦点 ，正在快速向“能否真正进入设计、产品、品牌等详细生产流程”的适用能力集中 。
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