这幅图像融合了中国古典艺术与现代元素，灵感源自北宋画家王希孟的《千里江山图》。画面展现了一幅壮丽的山水长卷，青绿山水技法使得山峦起伏、江河浩渺，色彩层次丰富，细节精致入微。在这如诗如画的江山美景之上，巧妙地浮现出一个墨色淋漓的毛笔字“CogView4”，字体苍劲有力，墨迹浓淡相宜，仿佛是古代文人墨客在欣赏美景时即兴挥毫留下的印记。“CogView4”这几个字与周围的山水景致相得益彰，既不突兀也不失和谐，反而增添了一种跨越时空的对话感。整个画面既有古典山水的韵味，又融入了现代科技感的元素，呈现出一种独特的艺术张力，让人在欣赏传统美学的同时，也能感受到现代创意的碰撞与融合。

今天智谱AI正式发布并开源了最新的图像生成模型——CogView4。　

该模型具备较强的复杂语义对齐和指令跟随能力，支持任意长度的中英双语输入，能够生成在给定范围内的任意分辨率图像，同时具备较强的文字生成能力。该模型也是首个遵循 Apache 2.0协议开源的图像生成模型。　

一、评测

DPG-Bench（Dense Prompt Graph Benchmark）是一个用于评估文本到图像生成模型的基准测试，主要关注模型在复杂语义对齐和指令跟随能力方面的表现。　

CogView4-6B，其在 DPG-Bench基准测试中的综合评分排名第一，在开源文生图模型中达到 SOTA。　

二、任意长度&任意分辨率

CogView4模型实现了任意长度的文本描述和任意分辨率图像的混合训练范式。　

1、图像位置编码　

CogView4采用二维旋转位置编码（2D RoPE）来建模图像的位置信息，并通过内插位置编码的方式支持不同分辨率的图像生成任务。　

2、扩散生成建模　

模型采用Flow-matching方案进行扩散生成建模，并结合参数化的线性动态噪声规划，以适应不同分辨率图像的信噪比需求。　

3、架构设计　

在DiT模型架构上，CogView4延续了上一代的Share-param DiT架构，并为文本和图像模态分别设计独立的自适应LayerNorm层，以实现模态间的高效适配。　

4、多阶段训练　

CogView4采用多阶段训练策略，包括基础分辨率训练、泛分辨率训练、高质量数据微调以及人类偏好对齐训练。这种分阶段训练方式不仅覆盖了广泛的图像分布，还确保生成的图像具有高美感并符合人类偏好。　

5、训练框架优化

从文本角度，CogView4突破了传统固定token长度的限制，允许更高的token上限，并显著减少了训练过程中的文本token冗余。当训练caption的平均长度在200-300 token时，与固定512 token的传统方案相比，CogView4减少了约50%的token冗余，并在模型递进训练阶段实现了5%-30%的效率提升。　

从图像角度，混合分辨率训练使模型能够支持较大范围内的任意分辨率生成，极大地提升了创作的自由度。目标分辨率只需满足以下条件：　

这两点可以极大提高创作的自由度。　

示例：超长故事（四格漫画）　

请生成一张图包含四个场景的四格漫画图，采用动漫插画风格的连环画。其中主要出现的角色有：　

小明：人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装。　

公主：人类女性，美丽优雅，穿着华丽的公主服饰，被囚禁在怪兽的老巢。　

国王：人类男性，威严而仁慈，穿着华丽的王者服饰，坐在王国的宝座上。　

火焰龙：怪兽，全身覆盖着火焰般的鳞片，口吐火焰，体型庞大。　

黑暗魔王：怪兽，体型巨大，全身笼罩在黑暗中，拥有强大的魔法力量。　

Scene 1: 小明踏上征程　

创建一个动漫风格的场景，背景是壮丽的王国庭院。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正以踏上征程的姿势展现。包括庭院中的花草和远处城堡的细节，晨曦的光照传达出勇敢和决心。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k　

Scene 2: 小明战胜火焰龙　

创建一个动漫风格的场景，背景是炽热的火山口。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正处于战胜火焰龙的瞬间。包括火山口的岩石和熔岩的细节，火红的光照传达出激烈和勇气。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k　

Scene 3: 小明与黑暗魔王激战　

创建一个动漫风格的场景，背景是阴暗的怪兽老巢。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正处于与黑暗魔王激战的场景中。包括老巢的黑暗和魔法能量的细节，阴沉的光照传达出激烈和紧张。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k　

Scene 4: 小明救出公主　

创建一个动漫风格的场景，背景是荒废的城堡内部。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装）和公主（人类女性，美丽优雅，穿着华丽的公主服饰），他们正处于小明救出公主的温馨场景中。包括城堡内部废墟和昏暗光线的细节，温柔的光照传达出感动和救赎。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k　

三、支持中英文

在技术实现上，CogView4将文本编码器从纯英文的T5 encoder 换为具备双语能力的GLM-4 encoder，并通过中英双语图文对进行训练，使CogView4模型具备双语提示词输入能力。　

目前来看，CogView4 是首个支持中英双语提示词输入的开源文生图模型，尤其擅长理解和遵循中文提示词，并能在画面中生成汉字。这两点特性更加适合国内广告、短视频等领域广泛的创意需求。　

这幅图像展现了一堵充满朋克风格的墙面，色彩鲜明且富有冲击力。墙面以深黑色为底，上面覆盖着层层叠叠的鲜艳涂鸦，包括尖锐的线条、铆钉图案和闪烁的金属质感贴纸，彰显出反叛与自由的精神。在墙面的中央位置，用粗犷的白色喷漆字体醒目地写着“CogView-4”，字迹边缘带有磨损和溅射的效果，增添了一种街头艺术的粗犷美感。在“CogView-4”下方，同样以白色喷漆书写着“不破不立”四个大字，字体风格与上方呼应，但尺寸稍小，形成视觉上的层次感。这四个字周围环绕着一些细小的涂鸦符号，如星星、骷髅和火焰，进一步强化了朋克文化的标志性元素。墙面的背景中还隐约可见一些裂痕和剥落的油漆，暗示着时间的痕迹和不断变革的力量。整幅画面充满了活力与张力，完美诠释了朋克文化中的反叛精神与创新理念。　

体验链接：

https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/CogView4

四、Apache协议

CogView4-6B模型支持Apache2.0协议，后续会陆续增加ControlNet、ComfyUI等生态支持，全套的微调工具包也即将推出。　

开源仓库地址：

* https://github.com/THUDM/CogView4　

模型仓库：　

* https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/CogView4-6B　

最新的CogView4模型将于3月13日上线智谱清言（chatglm.cn）。　

五、模型推理

安装依赖

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git

推理代码

from diffusers import CogView4Pipeline
from modelscope import snapshot_download
import torch
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/CogView4-6B")
pipe = CogView4Pipeline.from_pretrained(model_dir, torch_dtype=torch.bfloat16)
# Open it for reduce GPU memory usage
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_slicing()
pipe.vae.enable_tiling()
prompt = "A vibrant cherry red sports car sits proudly under the gleaming sun, its polished exterior smooth and flawless, casting a mirror-like reflection. The car features a low, aerodynamic body, angular headlights that gaze forward like predatory eyes, and a set of black, high-gloss racing rims that contrast starkly with the red. A subtle hint of chrome embellishes the grille and exhaust, while the tinted windows suggest a luxurious and private interior. The scene conveys a sense of speed and elegance, the car appearing as if it's about to burst into a sprint along a coastal road, with the ocean's azure waves crashing in the background."
image = pipe(
    prompt=prompt,
    guidance_scale=3.5,
    num_images_per_prompt=1,
    num_inference_steps=50,
    width=1024,
    height=1024,
).images[0]
image.save("cogview4.png")

点击链接即可跳转模型详情~

https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/CogView4-6B