ビッグモデル・アーキテクチャーによる品質のブレークスルー
玄Qwenイメージの最下層で使用されている200億のパラメータスケールは、その技術的優位性を支える重要なものである。パラメータスケールは、モデルの意味理解の深さと詳細生成能力を直接決定する。技術的な実装の面では、このモデルはマルチモーダル拡散トランスフォーマーアーキテクチャを採用しており、クロスモーダル注意メカニズムを通じてテキストと視覚特徴を融合している。
具体的な性能としては、1）髪の質感や布のひだのような正確なディテールを生成する能力、2）最大2048×2048ピクセルの画像出力のサポート、3）「葉を通過する太陽光によって形成されるティンダル効果」のような複雑なセマンティクスを理解する能力、などが挙げられる。これに比べ、主流のオープンソースStable Diffusionモデルのパラメータサイズはわずか10億、商用版のMidjourney V5のパラメータサイズは約50億である。このパラメータサイズの飛躍により、Qwen-Imageは画像のリアリズムと芸術的表現の両方において、新たな技術的ベンチマークを設定することができる。
この答えは記事から得たものである。Gen Qwen Image: 正確なテキストレンダリングのための無料オンライン画像ジェネレータについて
