こんにちは、GLM-Image

使用したAI その他
GLM-Imageは中国のZhipu AIが華為(Huawei)製の中国製チップで学習した画像生成AIなようです
オープンソースで公開されており、24GBのVRAMがあればローカル生成できるようです

中国にとっては自国内で完結できるAIを作れたということは重要なのでしょう
ですがAIの性能については、中国から様々な画像生成AIが出てきていますが、いまいち違いが分からないですな



↓こちらで生成を試せます
GLM Image - a Hugging Face Space by multimodalart
https://huggingface.co/spaces/multimodalart/GLM-Image



・参考
オープンソースの画像生成AI「GLM-Image」を中国企業のZ.aiが発表、自己回帰モデルと拡散モデルのハイブリッド - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20260115-z-ai-glm-image/

【2026年最新】画像生成AIの新星「GLM-Image」とは? 仕組みから使い方まで超やさしく解説|アイドリ | AI-Driven Lab
https://note.com/ai_driven/n/n79f155cdf00d

Zhipu AI と Huawei、国内製チップ上で完全に学習された SOTA マルチモーダルモデル GLM-Image をオープンソース化 - BigGo ニュース
https://biggo.jp/news/202601141220_Zhipu_Huawei_Open_Source_GLM_Image_Model_Trained_on_Domestic_Chips

HuaweiがNVIDIAに匹敵する新AIアーキテクチャ「CloudMatrix 384 Supernode」をリリース、5倍のチップと4倍の消費電力で「NVL72」に対抗する力業 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20250418-huawei-ai-cloudmatrix-384-supernode/
CloudMatrix 384の明確な欠点は、消費電力がNVL72の3.9倍で、FLOP当たりの消費電力は2.3倍と、電力効率がかなり劣る点です。

呪文

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イラストの呪文(プロンプト)

jacket partially removed, heart in eye, burnt clothes, holding fishing rod, kanji, doujin cover, pentagram, tape gag, adjusting headwear, red socks, friends, cloud print, coke-bottle glasses, oral invitation, competition school swimsuit, barbell piercing, gradient legwear, prisoner, blood on breasts, wind chime, carrying over shoulder, tape measure, flaming weapon

イラストの呪文(ネガティブプロンプト)

入力なし

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