معرفی مدل HunyuanImage 3.0؛ مدلی اوپن‌سورس برای ساخت عکس

این مدل همچنین از یه سیستم به اسم «رمزگذار دوگانه پیشرفته» (Enhanced Dual Encoder) و «بهینه‌سازی با بازخورد انسانی» (RLHF) استفاده میکنه. رمزگذارها مثل مترجم‌هایی هستن که حرف‌های شما (متن) رو برای هوش مصنوعی ترجمه میکنن تا بفهمه دقیقا چی میخواید. سیستم دوگانه یعنی دو تا مترجم خیلی قوی دست به دست هم میدن تا منظور شما رو بدون هیچ کم و کاستی به مدل منتقل کنن. RLHF هم یعنی مدل از بازخورد آدم‌ها یاد میگیره. انگار یه هنرمند هی نقاشی میکشه و یه استاد بهش میگه «این خوبه، اون بده» و هنرمند کم کم یاد میگیره که چه چیزی از نظر انسان‌ها زیبا و درسته.

این مدل نه تنها برای تصاویر معمولی، که برای تصاویر با زیبایی‌شناسی شرقی هم خیلی خوب عمل میکنه. مثلا میتونه زودیاک چینی، شیرینی ماه (mooncake) و عروسک‌گردانی سایه (shadow puppetry) رو با جزئیات فرهنگی دقیق و درست بکشه. این نشون میده که مدل فقط یه ابزار فنی نیست، بلکه درک فرهنگی هم داره.

یه نکته جالب دیگه در مورد نسخه قبلی این مدل یعنی HunyuanImage 2.1 اینه که میتونست تصاویر با رزولوشن 2K بسازه و متن‌ها رو هم خیلی خوب توی عکس‌ها بنویسه. نسخه ۳.۰ این قابلیت‌ها رو توسعه داده و بهتر کرده.

مزیت‌های اصلی HunyuanImage 3.0 از زبون خودشون

سازنده‌ها برای مدلشون یه سری مزیت‌های کلیدی رو لیست کردن که بیاید با هم ببینیم هر کدوم یعنی چی.

• تولید کیفیت پیشرفته (Enhanced Quality Generation): میگن این مدل میتونه عکس‌هایی با رزولوشن بالا و جزئیات فوق‌العاده تولید کنه. معماری دیفیوژن جدیدش باعث میشه خروجی‌ها حرفه‌ای و باکیفیت باشن.
• تکنولوژی فشرده‌سازی پیشرفته (Advanced Compression Technology): این مدل از یه سیستم فشرده‌سازی به اسم VAE استفاده میکنه که باعث میشه هزینه‌های محاسباتی خیلی کمتر بشه ولی کیفیت عکس بالا بره. به زبان ساده، با مصرف انرژی و منابع کمتر، عکس‌های بهتری تولید میکنه.
• سیستم رمزگذار دوگانه پیشرفته (Enhanced Dual Encoder System): همونطور که گفتم، این سیستم به مدل کمک میکنه تا متن و عکس رو بهتر به هم ربط بده. این مدل از یه مدل زبان بزرگ چندوجهی پیشرفته و یه رمزگذار آگاه به کاراکترهای چندزبانه استفاده میکنه. نتیجه‌اش اینه که میتونه متن‌های چندزبانه رو خیلی خوب توی عکس‌ها بنویسه.
• بهینه‌سازی پیشرفته RLHF (Advanced RLHF Optimization): این سیستم نسل جدید یادگیری تقویتی با بازخورد انسانیه. کارش اینه که مطمئن بشه عکس‌ها از نظر زیبایی‌شناسی و ساختار، بهترین حالت ممکن رو دارن.
• پشتیبانی چندزبانه (Multi-Language Support): این مدل به طور بومی از دستورات متنی به زبان چینی و انگلیسی پشتیبانی میکنه و چون به کاراکترها آگاهه، میتونه محدودیت‌های زبانی رو در تولید عکس با هوش مصنوعی از بین ببره.
• نسبت‌های تصویر انعطاف‌پذیر (Flexible Aspect Ratios): شما میتونید عکس‌هایی با نسبت‌های مختلف مثل ۱:۱ (مربع)، ۱۶:۹ (عریض)، ۹:۱۶ (عمودی)، ۴:۳ و غیره بسازید. این برای پروژه‌های مختلف خلاقانه و پلتفرم‌های اجتماعی خیلی کاربردیه.

زیر ذره‌بین: قابلیت‌های فنی HunyuanImage 3.0

حالا بیاید یه کم عمیق‌تر بشیم و ببینیم تو دل این مدل چه خبره. این قابلیت‌ها از نسخه ۲.۱ تکامل پیدا کردن و عملکرد بهتری دارن.

1. معماری دیفیوژن انقلابی: این مدل از یه چیزی به اسم «ترنسفورمر دیفیوژن» (diffusion transformer) با پارامترهای ارتقا یافته استفاده میکنه. این معماری باعث میشه جزئیات و هماهنگی در تصاویر تولید شده خیلی بالا باشه.
2. تکنولوژی فشرده‌سازی پیشرفته: سیستم فشرده‌سازی پیشرفته‌اش نه تنها هزینه‌ها رو کم میکنه، بلکه سرعت تولید عکس رو هم نسبت به نسخه‌های قبلی بیشتر میکنه.
3. تکنولوژی بهبود پرامپت (Prompt Enhancement Technology): یه ماژول به اسم PromptEnhancer داره که به طور خودکار پرامپت یا همون دستور متنی شما رو بازنویسی و بهینه‌سازی میکنه. این کار باعث میشه دقت توصیف‌ها و کیفیت بصری عکس نهایی بهتر بشه.
4. ادغام مدل اصلاح‌کننده (Refiner Model Integration): یه مدل اصلاح‌کننده پیشرفته هم داره که کیفیت و وضوح عکس رو بالا میبره و اشکالات کوچیک (artifacts) رو کم میکنه. این فرایند دو مرحله‌ای باعث میشه خروجی نهایی حرفه‌ای و پر از جزئیات باشه.
5. تکنولوژی تقطیر پیشرفته (Advanced Distillation Technology): یه روش تقطیر بهبودیافته داره که باعث میشه با مراحل نمونه‌برداری بهینه‌تر، عکس‌های بهتری تولید بشه. میگن این روش نسبت به پیاده‌سازی‌های صنعتی قبلی پیشرفت چشمگیری داشته.
6. پردازش کپشن ساختاریافته (Structured Caption Processing): این مدل اطلاعات معنایی رو در سطوح مختلف و به صورت سلسله مراتبی پردازش میکنه. این کار باعث میشه به دستورات پیچیده بهتر جواب بده و ارتباط بین متن و عکس قوی‌تر بشه.

مدل چطور ساخته شده؟ نگاهی به گزارش فنی

خب، تا اینجا دیدیم که این مدل چه ادعاهایی داره. حالا بیاید بریم سراغ گزارش فنی و ببینیم دانشمندها و مهندس‌هایی که این مدل رو ساختن، دقیقا چه کارهایی انجام دادن.

بخش اول: آماده‌سازی داده‌ها (مثل انتخاب بهترین مواد اولیه برای آشپزی)

مهم‌ترین بخش ساخت هر مدل هوش مصنوعی، داده‌هاییه که باهاش آموزش میبینه. اگه داده‌ها بد باشن، مدل هم بد از آب درمیاد. تیم HunyuanImage روی این بخش خیلی کار کرده.

۱. فیلتر کردن داده‌ها:
اونها از یه مجموعه اولیه با بیشتر از ۱۰ میلیارد عکس خام شروع کردن. اما در نهایت کمتر از ۴۵ درصد این عکس‌ها رو نگه داشتن. این فرایند فیلتر کردن سه مرحله داشته:

• مرحله اول (فنی): عکس‌های با رزولوشن پایین (کمتر از ۵۱۲ پیکسل)، فایل‌های خراب، عکس‌های خیلی پرنور یا خیلی کم‌نور و عکس‌های با رنگ‌های اشباع شده رو حذف کردن. عکس‌های تکراری رو هم بر اساس مقدار MD5 اونها پاک کردن.
• مرحله دوم (کیفیتی): اینجا از دو نوع اپراتور استفاده کردن: فیلترهای عینی و اپراتورهای امتیازدهی.
  
• مرحله سوم (حذف تکراری‌های معنایی): در این مرحله، عکس‌ها رو بر اساس امبدینگ (یه جور اثر انگشت معنایی) خوشه‌بندی کردن و عکس‌های خیلی شبیه به هم رو حذف کردن. این کار حدود ۰.۵ درصد داده‌ها رو کم کرد.

در نهایت، برای اینکه مجموعه داده‌هاشون از نظر معنایی گسترده‌تر بشه، یه سری مجموعه داده تخصصی مثل داده‌های مرتبط با دانش، متن، سبک‌های هنری و طراحی گرافیک هم بهش اضافه کردن. نتیجه نهایی یه مجموعه داده تمیز، باکیفیت و متنوع با نزدیک به ۵ میلیارد عکس بود.

۲. نوشتن کپشن برای عکس‌ها (Captioning):
فقط داشتن عکس خوب کافی نیست. مدل باید بفهمه هر عکس درباره چیه. برای همین، یه سیستم پیشرفته برای نوشتن کپشن برای عکس‌ها طراحی کردن.

• ساختار سلسله مراتبی و دوزبانه: کپشن‌ها به دو زبان انگلیسی و چینی و در سطوح مختلف نوشته میشدن:
  
• تولید کپشن‌های ترکیبی: برای اینکه مدل بهتر یاد بگیره و روی داده‌های خاصی بیش از حد حساس نشه (overfitting)، در حین آموزش، به طور استراتژیک فیلدهای مختلف رو با هم ترکیب میکردن تا کپشن‌هایی با طول و الگوهای متفاوت بسازن. این کپشن‌ها میتونستن از حدود ۳۰ کلمه تا ۱۰۰۰ کلمه باشن.
• استفاده از ایجنت‌های متخصص: برای اینکه کپشن‌ها از نظر واقعی بودن درست باشن، از دو ایجنت متخصص استفاده کردن. یه ایجنت OCR که متن‌های داخل عکس رو میخوند و یه ایجنت موجودیت‌های نام‌دار (IP) که موجودیت‌های دنیای واقعی رو تشخیص میداد. اطلاعات این ایجنت‌ها به عنوان ورودی کمکی به مدل کپشن‌نویسی داده میشد. بعد هم یه حلقه تایید دوطرفه داشتن که مطمئن بشن اطلاعات ایجنت‌ها با کپشن تولید شده مطابقت داره.

۳. ساخت مجموعه داده استدلال (Reasoning Dataset):
یکی از قابلیت‌های خفن این مدل، توانایی استدلال و درک معناییه. اونها یه فرایند «زنجیره افکار» (Chain-of-Thought یا CoT) خودکار برای تولید عکس ایجاد کردن. یعنی مدل قبل از کشیدن عکس، یه مرحله «فکر کردن» داره که تو اون، دستور اولیه شما رو تحلیل، اصلاح و بازنویسی میکنه و بعد عکس رو میسازه. برای آموزش این قابلیت، دو نوع داده ساختن:

• داده‌های استدلال متن به متن (T2T): این داده‌ها به مدل کمک میکنن تا دستورات رو بهتر دنبال کنه و استدلال منطقی‌اش قوی بشه. این مجموعه شامل پرامپت‌های واقعی از دنیای تولید عکس بود؛ از عکس‌های واقعی و هنری گرفته تا طراحی UI و پوستر و حتی مصورسازی‌های علمی.
• داده‌های استدلال متن به متن به عکس (T2TI): این داده‌ها کل فرایند رو مدل‌سازی میکردن: از یه مفهوم انتزاعی تا فکر کردن درباره‌اش و در نهایت تبدیل اون به یه عکس. برای هر عکس، یه ردپای استدلال هم حاشیه‌نویسی میکردن که نشون میداد چطور میشه هدف کاربر رو به مشخصات بصری دقیق ترجمه کرد.

بخش دوم: معماری مدل (نقشه ساختمون هوش مصنوعی)

حالا که مواد اولیه آماده شد، بریم سراغ نقشه ساخت. HunyuanImage 3.0 یه مدل «چندوجهی بومی» (Native Multimodal) هست. این یعنی چی؟ یعنی از اول برای فهمیدن و تولید همزمان چند نوع داده (مثل متن و عکس) طراحی شده.

اسکلت اصلی (Backbone):
ستون فقرات این مدل، یه مدل زبان بزرگ (LLM) به اسم Hunyuan-A13B هست. این مدل یه معماری خاص به اسم «ترکیبی از متخصصان» (Mixture-of-Experts یا MoE) داره.

• Mixture of Experts (MoE) چیه؟
  فکر کن به جای یه دانشمند همه‌چیزدان، یه تیم از ۶۴ تا دانشمند متخصص داری. وقتی یه سوال ازشون میپرسی، به جای اینکه همه با هم جواب بدن، فقط ۸ تا از متخصص‌ترین‌ها در اون زمینه خاص فعال میشن و با هم مشورت میکنن تا بهترین جواب رو بدن. این کار باعث میشه مدل هم خیلی قدرتمند باشه (چون در مجموع پارامترهای زیادی داره) و هم از نظر محاسباتی بهینه باشه (چون در هر لحظه فقط بخشی از پارامترها فعال هستن).
  مدل Hunyuan-A13B بیشتر از ۸۰ میلیارد پارامتر در کل داره، اما در هر لحظه برای هر توکن (کلمه یا بخشی از کلمه) فقط ۱۳ میلیارد پارامتر فعال میشه. این باعث شده که HunyuanImage 3.0 بزرگترین مدل متن‌باز (open-source) تولید عکس تا به امروز باشه.

ورودی‌ها و خروجی‌ها:
این مدل چند تا ورودی مختلف داره تا بتونه هم عکس بفهمه و هم عکس بسازه:

• رمزگذار تصویر (Image Encoder): برای فهمیدن عکس‌های ورودی، از یه استراتژی دو-رمزگذاره استفاده میکنه. هم از یه VAE داخلی (که عکس رو به یه فضای پنهان ۳۲ بعدی فشرده میکنه) و هم از یه رمزگذار بینایی (vision encoder) دیگه استفاده میکنه و ویژگی‌های هر دو رو با هم ترکیب میکنه. این کار باعث میشه مدل بتونه کارهای پیچیده‌ای مثل گفتگوهای متنی و تصویری، تولید عکس، درک عکس و ویرایش عکس رو در یک دنباله پیوسته انجام بده.
• پروژکتورها (Projector): دو تا ماژول پروژکتور مجزا طراحی کردن که ویژگی‌های استخراج شده از رمزگذارهای تصویر رو به فضایی که ترنسفورمر میفهمه، منتقل میکنن.

یک مکانیزم توجه خاص: Generalized Causal Attention
در مدل‌های زبانی، معمولا از «توجه علی» (Causal Attention) استفاده میشه. یعنی هر کلمه فقط میتونه به کلمه‌های قبل از خودش توجه کنه (مثل وقتی که شما یه کتاب میخونید). در مدل‌های تولید عکس مثل DiT، از «توجه کامل» (Full Attention) استفاده میشه. یعنی هر بخش از عکس میتونه به تمام بخش‌های دیگه همزمان توجه کنه (مثل وقتی که به یه نقاشی نگاه میکنید).
HunyuanImage 3.0 این دو رو با هم ترکیب کرده. در مکانیزم توجه علی تعمیم‌یافته‌اش:

• توکن‌های متنی فقط به توکن‌های قبلی (چه متن چه عکس) توجه میکنن.
• توکن‌های تصویری میتونن به تمام توکن‌های قبلی و همچنین تمام توکن‌های تصویری دیگه در همون قطعه عکس (حتی اونایی که بعدا میان) توجه کنن.

قابلیت تشخیص خودکار رزولوشن:
مدل‌های قبلی معمولا از شما میخواستن که اندازه و نسبت تصویر رو دقیق مشخص کنید. اما این مدل یه حالت خودکار داره که میتونه بر اساس متن پرامپت یا عکس‌های ورودی، حدس بزنه که چه اندازه و نسبتی برای عکس مناسبه. البته شما هنوز هم میتونید به صورت دستی اندازه رو مشخص کنید.

راهنمای استفاده برای حرفه‌ای‌ها: چطور نصب و اجراش کنیم؟

اگه دوست دارید خودتون این مدل رو امتحان کنید، تیم سازنده کدها و وزن‌های مدل رو به صورت متن‌باز در گیت‌هاب و هاگینگ‌فیس منتشر کرده. البته برای اجرای این غول به یه سیستم خیلی قوی نیاز دارید.

نیازمندی‌های سیستم:

• سیستم عامل: لینوکس
• کارت گرافیک (GPU): کارت گرافیک NVIDIA با پشتیبانی از CUDA
• فضای دیسک: ۱۷۰ گیگابایت برای وزن‌های مدل
• حافظه GPU: حداقل ۳ کارت گرافیک ۸۰ گیگابایتی (برای عملکرد بهتر ۴ تا پیشنهاد شده)
• پایتون: نسخه ۳.۱۲ به بالا
• پای‌تورچ (PyTorch): نسخه ۲.۷.۱
• کودا (CUDA): نسخه ۱۲.۸

مراحل نصب:
اول باید PyTorch رو نصب کنید، بعد tencentcloud-sdk و در نهایت بقیه نیازمندی‌ها رو با دستور pip install -r requirements.txt.

برای اینکه سرعت اجرا تا ۳ برابر بیشتر بشه، میشه از بهینه‌سازهایی مثل FlashAttention و FlashInfer هم استفاده کرد.

نحوه اجرا:
شما میتونید مدل رو از هاگینگ‌فیس دانلود کنید و با استفاده از کتابخانه transformers در پایتون اون رو اجرا کنید. یه قطعه کد نمونه هم ارائه شده:

from transformers import AutoModelForCausalLM

# Load the model
model_id = "./HunyuanImage-3"
kwargs = dict(
    attn_implementation="sdpa", # اگر FlashAttention نصب باشه از "flash_attention_2" استفاده کنید
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    moe_impl="eager", # اگر FlashInfer نصب باشه از "flashinfer" استفاده کنید
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, **kwargs)
model.load_tokenizer(model_id)

# generate the image
prompt = "A brown and white dog is running on the grass"
image = model.generate_image(prompt=prompt, stream=True)
image.save("image.png")

همچنین یه اسکریپت به اسم run_image_gen.py و یه رابط کاربری وب با استفاده از Gradio هم فراهم شده تا کار باهاش راحت‌تر باشه.

انواع مدل‌ها (Checkpoints):
دو نوع چک‌پوینت اصلی از مدل منتشر شده:

مدل	پارامترها	دانلود	VRAM پیشنهادی	قابلیت‌ها
HunyuanImage-3.0	۸۰ میلیارد کل (۱۳ میلیارد فعال)	HuggingFace	≥ ۳ × ۸۰ GB	✅ تولید متن به عکس
HunyuanImage-3.0-Instruct	۸۰ میلیارد کل (۱۳ میلیارد فعال)	HuggingFace	≥ ۳ × ۸۰ GB	✅ تولید متن به عکس ✅ بازنویسی خودکار پرامپت ✅ فکر کردن با CoT

نسخه Instruct همون نسخه‌ایه که قابلیت استدلال و فکر کردن قبل از تولید عکس رو داره.

نظر کاربرها چیه؟

در وب‌سایت این مدل، نظراتی از کاربرها منتشر شده که نشون میده این ابزار چطور تونسته بهشون کمک کنه. البته یادتون باشه این نظرات از طرف خود شرکت منتشر شده، اما میتونه دید خوبی به ما بده.

• یه کاربر گفته از وقتی به نسخه ۳.۰ آپگرید کرده، هفته‌ای بیشتر از ۲۰ ساعت در زمانش صرفه‌جویی شده چون مدل دقیقا میفهمه چی میخواد.
• یه تیم بازاریابی گفته کمپین‌هاشون که قبلا هفته‌ها طول میکشید، حالا در چند روز آماده میشه.
• یه تولیدکننده محتوا گفته قبلا تولید محتوای روزانه انرژیش رو میگرفت، اما حالا با این مدل، محتوای بصری یک هفته رو در یک ساعت تولید میکنه.
• شخصی که بیشتر از ۱۵ پلتفرم هوش مصنوعی رو تست کرده، گفته HunyuanImage 3.0 یه چیز دیگه‌اس و بقیه در برابرش قدیمی به نظر میرسن.
• یه مدیر شبکه‌های اجتماعی گفته که مدیریت ۱۲ اکانت با این ابزار راحت شده و تقویم محتوای یک ماه رو در یک بعد از ظهر میسازه و تعامل کاربرهاش سه برابر شده.
• یه کاربر دیگه گفته که دیگه به عکس‌های استوک نیازی ندارن و هویت بصری برندشون قوی‌تر شده.
• یه فریلنسر گفته که بازبینی‌های مشتری که روزها طول میکشید، حالا در چند دقیقه انجام میشه و بهره‌وری‌اش ۵ برابر شده.

عملکرد مدل رو چطور سنجیدن؟ (کارنامه HunyuanImage 3.0)

خب، هر مدلی که میاد کلی از خودش تعریف میکنه. اما چطور میشه فهمید واقعا چقدر خوبه؟ تیم HunyuanImage از دو روش اصلی برای ارزیابی مدلشون استفاده کردن.

۱. ارزیابی ماشینی (SSAE):
اونها یه معیار ارزیابی هوشمند به اسم SSAE (Structured Semantic Alignment Evaluation) ساختن. بنچمارک‌های قبلی دو تا مشکل اصلی داشتن: پرامپت‌هاشون خیلی ساده و فرمولی بودن و برای ارزیابی از معیارهایی مثل CLIP Score استفاده میکردن که خیلی با قضاوت انسان همخوانی نداشت.
برای حل این مشکل، تیم HunyuanImage:

• ۵۰۰ پرامپت متنوع جمع‌آوری کرد و از یه مدل زبان بزرگ خواست تا ۳۵۰۰ نکته کلیدی رو از این پرامپت‌ها در ۱۲ دسته مختلف (مثل اسم‌ها، ویژگی‌ها، کنش‌ها، صحنه، سبک و…) استخراج کنه.
• بعد، یه مدل چندوجهی پیشرفته (MLLM) رو به کار گرفتن تا عکس‌های تولید شده رو با این نکات کلیدی مقایسه کنه و بهشون امتیاز بده (امتیاز ۰ یا ۱ برای هر نکته).
• در نهایت دو تا معیار کلی محاسبه کردن: «میانگین دقت تصویر» و «دقت کلی».

نتایج این ارزیابی نشون میده که HunyuanImage 3.0 در تمام زمینه‌های جزئی، عملکردی در سطح مدل‌های پیشرو و برتر داره.

۲. ارزیابی انسانی (GSB):
اینجا دیگه پای ماشین در میون نیست و از آدم‌های واقعی کمک گرفتن. از روش GSB (Good/Same/Bad) استفاده کردن. یعنی به ارزیاب‌ها دو تا عکس از دو مدل مختلف نشون میدادن و میپرسیدن کدوم بهتره، یا هر دو مثل همن، یا کدوم بدتره.

• برای این کار ۱۰۰۰ پرامپت متنی آماده کردن.
• بیشتر از ۱۰۰ ارزیاب حرفه‌ای در این فرایند شرکت داشتن.
• برای رعایت انصاف، برای هر پرامپت فقط یک بار عکس تولید کردن و بهترین نتیجه رو انتخاب نکردن (no cherry-picking).

نتایج این ارزیابی خیلی جالبه:

• HunyuanImage 3.0 در مقایسه با نسخه قبلی خودش یعنی HunyuanImage 2.1، نرخ برد نسبی ۱۴.۱۰ درصدی داشته. این یعنی نسخه ۳.۰ الان قدرتمندترین مدل متن‌باز تولید عکسه.
• در مقایسه با مدل‌های تجاری و بسته (closed-source) مثل Seedream 4.0، Nano Banana و GPT-Image، به ترتیب نرخ برد نسبی ۱.۱۷ درصد، ۲.۶۴ درصد و ۵.۰۰ درصد داشته. این نشون میده که کیفیت این مدل متن‌باز به سطح مدل‌های تجاری پیشرو رسیده.

پرسش و پاسخ‌های متداول

اینجا به چند تا سوال که ممکنه براتون پیش اومده باشه جواب میدیم.

سوال: فرق اصلی HunyuanImage 3.0 با مدل‌های دیگه مثل Midjourney یا DALL-E چیه؟
جواب: بر اساس گزارش‌ها، چند تا فرق کلیدی وجود داره. اول اینکه HunyuanImage 3.0 یه مدل متن‌بازه (open-source)، یعنی کدها و وزن‌هاش در دسترسه و محقق‌ها و توسعه‌دهنده‌ها میتونن ازش استفاده کنن و اون رو بهبود بدن. دوم، معماریش بر پایه یه مدل زبان بزرگ MoE هست که اون رو به بزرگترین مدل در نوع خودش تبدیل کرده. سوم، قابلیت استدلال و زنجیره افکار (CoT) به صورت بومی در اون تعبیه شده. و چهارم، تاکید ویژه‌ای روی درک چندزبانه (چینی و انگلیسی) و زیبایی‌شناسی شرقی داره.

سوال: برای استفاده از این مدل حتما باید یه ابرکامپیوتر داشته باشم؟
جواب: برای اجرای نسخه کامل مدل به صورت محلی، بله، به سخت‌افزار بسیار قدرتمندی نیاز دارید (چند کارت گرافیک ۸۰ گیگابایتی). این معمولا فراتر از توان کامپیوترهای خانگیه. اما چون مدل متن‌بازه، احتمالا سرویس‌های ابری و پلتفرم‌های مختلفی اون رو ارائه خواهند داد که شما میتونید با پرداخت هزینه یا به صورت محدود ازش استفاده کنید، بدون اینکه نیاز به سخت‌افزار شخصی داشته باشید. وب‌سایت رسمی خود مدل هم امکان تست اون رو فراهم کرده.

سوال: اینکه میگن مدل «چندوجهی بومی» هست دقیقا یعنی چی؟
جواب: یعنی این مدل از پایه و اساس طوری طراحی شده که بتونه همزمان با چند نوع داده (مثل متن و عکس) کار کنه. برخلاف بعضی مدل‌ها که انگار دو تا مدل جدا (یکی برای متن، یکی برای عکس) رو به هم چسبوندن، این مدل یه سیستم یکپارچه برای درک و تولید محتوای چندوجهی داره. این باعث میشه در کارهای پیچیده‌ای که هم به درک متن و هم به درک عکس نیاز دارن (مثل ویرایش عکس با دستور متنی) خیلی قوی‌تر عمل کنه.

سوال: آیا این مدل میتونه کارهای دیگه‌ای به جز تولید عکس از متن انجام بده؟
جواب: بله. معماری اصلی این مدل برای کارهای مختلفی مثل درک چندوجهی (مثلا جواب دادن به سوال در مورد یه عکس) و مدل‌سازی داده‌های ترکیبی متن و عکس هم طراحی شده. هرچند نسخه‌ای که در حال حاضر به صورت عمومی منتشر شده، عمدتا روی قابلیت تولید متن به عکس تمرکز داره، اما تیم سازنده اعلام کرده که در حال کار روی قابلیت‌های دیگه‌ای مثل ویرایش عکس به عکس هستن و در آینده نزدیک اونها رو هم منتشر میکنن.

سوال: چرا اینقدر روی «متن‌باز» بودن تاکید میشه؟
جواب: در دنیای هوش مصنوعی، مدل‌های پیشرو مثل مدل‌های شرکت OpenAI یا Google معمولا بسته هستن. یعنی شما نمیتونید به کدهای اصلی و جزئیات کاملشون دسترسی داشته باشید. وقتی یه مدل قدرتمند مثل HunyuanImage 3.0 متن‌باز میشه، به کل جامعه تحقیقاتی اجازه میده که روی اون کار کنن، ایده‌های جدید رو باهاش تست کنن، محدودیت‌هاش رو پیدا کنن و در نهایت به پیشرفت سریع‌تر این تکنولوژی کمک کنن. این کار به نوعی باعث دموکراتیک شدن تکنولوژی‌های پیشرفته میشه.