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文本生图像模型

MaaS-DALL-E 模型根据用户提供的文本提示生成图像。 MaaS-DALL-E 3 可通过 REST API 供公众使用。

以下模型都已支持购买：

  • MaaS-image-1
  • MaaS-midjourney
  • MaaS-Flux-1-schnell
  • MaaS-Stable-Diffusion-3.5-Large
  • MaaS-DALL-E 3
  • MaaS-DALL-E 2(按需开通)

MaaS-image-1

GPT-Image-1 是 OpenAI 于 2025 年 4 月推出的原生多模态图像生成模型，其核心功能覆盖图像生成、编辑及变体生成。该模型基于全新技术架构设计，不仅能生成高质量图像，还能结合世界知识精准理解上下文，例如根据房屋平面图生成 3D 效果或为手工艺步骤生成带文字说明的手绘图解。

核心技术特点

  1. 多模态交互与高分辨率支持：
    支持动态调用搜索工具并结合文本提示生成 1024x1024、1024x1536 等多种分辨率图像，同时可自定义输出质量（低/中/高）、背景透明度及压缩程度，满足从快速原型到精细设计的全流程需求。

  2. 智能编辑与创作灵活性：
    提供局部重绘（Inpainting）功能，用户可通过蒙版指定区域进行针对性修改，例如将宠物照片背景从窗台替换为火星荒漠。此外，生成图像时可保持风格一致性，适合批量创作系列视觉内容。

  3. 精准语义解析能力：
    模型对复杂提示词的抽象概念（如「赛博朋克风格的蒸汽朋克城市」）和空间关系（物体比例、透视）理解精准，文本渲染几乎无错别字，甚至能生成带注释的专业流程图。

显著优势与应用价值

  • 成本效益与效率提升：
    低质量方形图像生成成本，企业级用户可通过批量生成和 API 集成实现规模化内容生产。

  • 商业场景适配性：
    透明背景生成功能尤其适合电商商品图制作，而逐帧生成动画分镜的能力为影视行业提供了高效的前期视觉化工具。

  • 技术生态整合：
    GPT-Image-1 可无缝融入现有多模态交互流程，例如在对话中直接生成与文本内容匹配的图像，或通过轻量级辅助模型生成「思考摘要」可视化推理过程。这种深度整合为智能客服、教育辅助等场景带来全新交互体验。

MaaS-midjourney

MaaS-midjourney是一款基于人工智能技术的开源图像生成模型,具有出色的文本到图像转换能力。该模型采用了大规模预训练技术,并在大量高质量图像数据集上进行了优化,从而获得了卓越的视觉理解和生成能力。

主要特点:

  1. 拥有强大的计算架构,能高效处理海量视觉信息和语义数据,实现准确高效的图像生成。

  2. 融合了多种先进技术,包括生成对抗网络、自注意力机制和变分自动编码器等,确保生成结果的质量和多样性。

  3. 覆盖广泛的视觉领域,可生成写实、抽象、幻想、肖像、风景、物品等各类风格的图像。

  4. 支持丰富的文本描述输入,能灵活地将语义信息映射到视觉表征,生成符合描述的图像。

  5. 作为开源模型,为AI艺术创作和视觉应用研究提供了强有力的工具支持。

MaaS-Stable-Diffusion-3.5-Large

MaaS Stable-Diffusion-3.5-Large 是一种先进的深度学习模型，专为高质量图像生成任务而设计。该模型基于扩散过程，通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成逼真的图像。这一版本的模型具有更高的参数量和更强的生成能力，能够在多种复杂的图像生成任务中表现出色。

  • 高质量图像生成：

MaaS Stable-Diffusion-3.5-Large 能够生成高分辨率且细节丰富的图像，适用于需要高质量输出的应用场景，如广告设计、数字艺术创作等。

  • 多样化的生成能力：

该模型可以生成多种风格和类型的图像，包括写实、卡通、抽象等，满足不同用户的需求。

  • 高效的去噪过程：

利用扩散过程，模型能够有效去除图像中的噪声，从而生成更加清晰和自然的图像。

  • 灵活的应用场景：

MaaS Stable-Diffusion-3.5-Large 可用于图像修复、图像超分辨率、图像生成等多种应用场景，具有广泛的适用性。

  • 强大的扩展性：

模型可以与其他深度学习模型或技术结合使用，如文本生成模型、语音生成模型等，扩展其功能和应用范围。

MaaS-Flux-1-schnell

  • 高质量图像生成，细节表现出色

能够生成具有高清晰度和丰富细节的图像，无论是人物的面部特征、毛发，还是物体的纹理等都能较为精准地呈现。例如在生成人物肖像图时，可以清晰地看到人物的眼神、皮肤纹理等细节，使图像更加逼真

  • 高质量图像生成，风格多样性

可以适应多种不同的艺术风格和创作需求，无论是写实风格、动漫风格、抽象风格还是其他特殊风格，用户都可以通过调整提示词来获得想要的效果。这为用户的创意表达提供了更多的可能性，满足了不同用户对于不同风格图像的需求

  • 提示依从性高

对用户输入的文本提示能够准确理解并执行，生成的图像与文本提示描述的元素、风格和情绪高度匹配。这意味着用户可以更加精准地通过文字来控制图像的生成结果，减少了因模型理解偏差而导致的不符合预期的情况

  • 运行速度快

这是该模型最突出的特点之一，对于用户来说，无论是进行快速的创意尝试，还是需要在短时间内生成大量的图像，MaaS-Flux-1-schnell 的快速运行都能极大地提高工作效率。比如在一些需要快速生成概念图或进行初步设计的场景中，它可以让用户迅速得到结果，以便及时进行筛选和进一步的优化。

MaaS-DALL-E 3

  • 强大的图像细节和差异识别能力

能更好地理解细微差别和细节，从而更易将用户想法转化为准确的图像，比如解决了之前版本不会写字的问题，且在处理文本、人手等内容时效果更好

  • 高质量的图像生成

准确地反映提示内容，能够将提示中的每一个细节都较好地呈现出来，如半透明的质感、复杂的场景和文字展现等

  • 对上下文和长提示的理解能力增强

更好地理解文本的上下文，处理较长的提示效果更佳，能更全面、准确地理解用户的复杂需求并生成相应图像 。

MaaS-DALL-E 2

  • 高质量图像生成

生成的图像在逼真度和细节方面表现出色，分辨率更高，画质更真实 。

  • 多模态生成能力

可以根据文本描述生成各种形式的图像，包括物体、场景、抽象概念等，例如能生成 “宇航员骑在马背上” 等复杂场景的图像 。

  • 概念组合与创新

能够结合不同的概念、属性及风格来生成图像，展现出一定的创造性和想象力，比如以特定风格生成独特场景 。

  • 图像编辑与扩展

可以对现有图像进行逼真的编辑，添加或移除元素，同时还能考虑阴影、反射和纹理等因素，并且能够扩展原始画布中的图像，创造新的构图 。

  • 图像变体生成

能获取一幅图像并创造出受原始图像启发的不同变体，保持图片中各个元素之间的关系，每种变体看起来都十分自然 。

  • 零样本学习

支持零样本学习，即可以在没有相关训练数据的情况下生成与文本描述相匹配的图像，在个性化定制等领域具有更大的灵活性和适用性 。

  • 基于深度学习技术

采用了深度学习中的扩散模型、Transformer 架构等，经过大量数据的训练，能够理解文本语义并将其转化为对应的图像表示 。

  • 与自然语言紧密结合

依赖自然语言处理，通过对大规模自然语言和图像配对数据的学习，理解文本与图像之间的关联，从而根据文本提示准确生成图像 。