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  据介绍，Qwen-VLo在阿里原有的多模态了解和生成才能进步行了全面晋级，具有三大亮点：

  具有增强的细节捕捉才能，能在整个生成过程中坚持高度语义一致性；一个指令就可以完结图画修正，包含风格替换、资料增删、增加文字等等；支撑中英等多语言，全球用户运用更便利。

  并且无论是输入端仍是输出端，Qwen-VLo都支撑恣意分辨率和长宽比，不受固定格局的约束。

  一起在官方释出的demo中，除了那些GPT-4o现已有的玩法（如接连生成、吉卜力风格、增加文字），它还支撑一些脑洞大开的idea。

  至于后者，比方我们像在超市选购日用品相同，让Qwen-VLo生成一张“洗浴用品都在购物篮里”的图片。

  比方完结生图使命后，再让它介绍一下图中小猫小狗的种类（正确识别为虎斑猫和比格）：

  并且和以往模型稍显不同的是，Qwen-VLo还可以对现有信息进行注释（如检测、切割等）。

  现在模型人人免费可玩（当前为预览版），详细请认准Qwen3-235B-A22B，直接在主页输入框提需求就行。

  依据Qwen介绍的亮点，即“强细节捕捉”和“一句话修正图画”，我们着重在测验中调查了Qwen-VLo的各种修正才能。

  一方面简直一切的模型生图都需求抽卡，但前一次的生成作用并非让人彻底不满意，所以二次/屡次修正才能十分重要。

  但非要挑挑缺点的话，仍是能观察出来，前后两张图中北极熊的眉眼部分和毛发质感略微有那么一丁点不相同。

  然后不必读霍格沃茨，只需一句“把图中的这只鸟换成鸽子”，你就能发挥魔法：

  （注：“蒜鸟”一词是近期爆梗。短视频画外音中的武汉方言“算了算了，都不简单”，被网友谐音称“算鸟”，后来演变成“蒜鸟”）

  看下图作用，在不改动其它元素的基础上，Qwen-VLo给我们把图中的鸽子换成了其他鸟。

  第三测，来个多过程使命，全方位测验Qwen-VLo“描绘”国际的一起，要点调查下它在图画上的文本修正才能。

  来，怕动图滑太快，我们连看过程中依次截取的四张图，感触它每一步带来的改动：

  尽管图里小帅同学的五官在变，但人物主体安稳，布景没变，一整套下来，修正汉字的使命算是搞得不错，

  没错，GPT-4o也是从上到下逐块生成图画的：先显现含糊概括，再逐渐填充细节。

  不过其时港中文研讨逆向工程研讨发现，用户看到的逐行烘托作用仅仅OpenAI的障眼法，不是真的由上至下逐像素生成。

  这样做的意图，既运用户得到满意对“实时生成”的心思预期，又避免了真实逐行烘托的技能担负。

  首要，Qwen官方表明Qwen-VLo的这种渐进式生成方法，不只是从上到下，仍是从左至右逐渐明晰地构建整幅图片。

  在生成过程中，模型会对猜测的内容不断调整和优化，然后保证终究成果更和谐一致。这种生成机制不只提升了视觉作用，生成功率，还十分适合于需求精密操控的长阶段文字生成使命。

  例如，在生成带有很多文本的广告设计或漫画分镜时，Qwen-VLo会逐渐生成，渐渐修正。

  趁便一提，连Qwen小组成员之一Binyuan Hui也出来给我们打样，共享了吉卜力风格的某近来顶流。