来源:互联网 更新时间:2026-07-12 14:42
先说说SeFi-Image是什么。它基于语义优先扩散机制,走的是“先结构、后纹理”的路线,提供了1B、2B、5B三种规格的模型,满足不同场景下的算力需求。这套架构将高层语义结构与纹理细节分离,让语义流提前去噪,为后续的纹理生成提供清晰的结构锚点。5B版本只用了125K A800 GPU小时就完成了训练,效率可观。在GenEval、LongTextBench、CVTG-2K和OneIG等主流基准测试上,它的表现相当抢眼,覆盖场景合成、富文本排版、动漫角色、风格多样性及人像生成等多个领域。
| 对比维度 | SeFi-Image-5B | Qwen-Image |
|---|---|---|
架构特点 | 语义优先扩散,语义流与纹理流解耦,引入时序偏移机制 | 常规扩散或自回归架构,未明确采用语义-纹理分离机制 |
GenEval | 0.88 | 0.87 |
LongTextBench | 0.978 | 0.945 |
CVTG-2K | 0.895 | 0.829 |
DPG-Bench | 87.27 | 88.32 |
OneIG-EN | 0.5606 | 0.5390 |
OneIG-ZH | 0.5379 | 0.5480 |
从数据来看,SeFi-Image在多个维度上确实表现亮眼,尤其在长文本渲染和视觉文本准确性上,优势明显。当然,DPG-Bench和OneIG-ZH的分数也说明,它在某些场景下仍有提升空间,但整体来看,这是一款非常均衡且强大的模型。
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