美团开源图像生成模型LongCat-Image
近日，美团 LongCat 团队宣布，开源公司最新研发的 LongCat-Image 模型。该模型通过高性能模型架构设计、系统性的训练策略和数据工程，以6B的紧凑参数规模，在文生图与图像编辑核心能力上逼近了更大尺寸的头部模型。LongCat-Image 的核心优势在于其架构设计与训练策略。具体来看，模型采用文生图与图像编辑同源的架构，结合渐进式学习策略，成功在6B参数下实现了指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的高效协同。在图像编辑方面，LongCat-Image的“可控性”表现突出，而性能突破的关键在于一套紧密协同的训练范式和数据策略。
—— Hugging Face、GitHub
近日，美团 LongCat 团队宣布，开源公司最新研发的 LongCat-Image 模型。该模型通过高性能模型架构设计、系统性的训练策略和数据工程，以6B的紧凑参数规模，在文生图与图像编辑核心能力上逼近了更大尺寸的头部模型。LongCat-Image 的核心优势在于其架构设计与训练策略。具体来看，模型采用文生图与图像编辑同源的架构，结合渐进式学习策略，成功在6B参数下实现了指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的高效协同。在图像编辑方面，LongCat-Image的“可控性”表现突出，而性能突破的关键在于一套紧密协同的训练范式和数据策略。
—— Hugging Face、GitHub