文生图开源模型为何评价两极分化？_服务软件

1. 14B规模竟也能单卡实时生成视频？多亏这个强大的开源底座

2. 阿里开源 Qwen3.5-Plus！三千行代码一次生！超强性能超低价格

3. 有个开源项目也叫 Sora，但它不是 OpenAI 那个，反而把整套「文字变视频」的家底全摊开给你了。它叫 Open-Sora，名字是冲着 OpenAI 的 Sora 去的，可两者一点关系都没有。OpenAI 的 Sora 是闭源的，你只能在它的界面里输一句话、等它吐一段视频，里面怎么运转的你看不见。Open-Sora 反过来——训练代码、推理代码全开源，模型权重在 Hugging Face 上能直接下。想自己跑一套视频生成的流水线（从输入文字到出片那条管线）来做研究、或者接进自己产品里二次开发的人，能直接拿来用。它能做的事其实挺全。给一段文字，生成视频；给一张图，让它动起来；给一段视频，再往下接着生成。文生视频、图生视频、视频生视频三种都支持。规格也有弹性：2到15秒的时长、144p 到720p 的分辨率、任意宽高比都能出。这项目不是一上来就这样的，是一版一版熬出来的。最早那版只能做2秒、512乘512的小片子；后面陆续加上更长的时长、更高的分辨率、多种输入条件；再往后换了新的架构，参数量从10亿级别一路做到110亿级别。能看到一个开源团队怎么把一件事啃下来，这过程本身就挺有料。真正值钱的不是这些功能，是「全开源」三个字。市面上大多数视频生成是只把做好的菜端给你——你尝得到味道，进不了厨房。Open-Sora 是把菜谱和厨房都给你了：怎么训练、用什么架构、权重长什么样，全摊在那儿。这对真想研究底层、或者要把能力私有化部署的团队，意义完全不一样。它一直在强调的另一个点是「省」。官方说新版本大约20万美元的训练预算就能做出来，性能据他们自己对标110亿参数的 HunyuanVideo。这些都是官方自述的数字，我没大规模训过，不敢替它打包票——但「把训一个视频模型的成本压到这个量级」这个方向，本身就挺有意思。得说句实在话：这东西门槛不低。它是偏模型、偏技术向的项目，不是打开网页输文字就能玩的那种。跑起来动辄要40到60 GB 显存，单卡出一段768p 的视频要近半小时，训练更得用 H100、H800 这种数据中心级别的显卡。所以它适合的是研究者、开发者、手上有好卡又爱折腾的人，以及想把视频生成能力装进自己产品、不依赖闭源接口的团队。普通人想随手生成几段视频玩玩，这个真不是那个工具，直接用现成的 AI 视频网页更省事。项目是2024年放出来的，用的是 Apache-2.0 协议（商用比较宽松），到现在累计约2.9万颗 star，仓库没有归档，近年仍有维护痕迹。它是开源的，GitHub 上就有，名字叫 Open-Sora。#马力的AI知识分享##马力的AI开源项目分享#

4. 盘点一周AI大事(4月5日)｜叫AI老公多干活 OpenAI内测下一代生图模型「GPT-Image-2」 OpenAI工匠计划「Project Stagecraft」曝光 Google发布最强开源小模型「Gemma 4」 Anthropic研究发现Claude有170种情绪向量阿里发布最强开源多模态大模型「Qwen3.5-Omni」 Sakana AI 发布AI战略官「Marlin」微软发布最强语音识别模型「MAI-Transcribe-1」研究员开源最强声音克隆模型「LongCat-AudioDiT」研究员开源最强语音合成模型「OmniVoice」工程师开源AI同事「同事.skill」爆火首个一人独角兽公司「Medvi」诞生 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #OpenAI #AIGC

5. Z-Image 遇到对手了！Qwen-Image-2512 正式开源：本地无限生图，效果更逼真！

6. 盘点一周AI大事(4月19日)｜Claude终结设计 Anthropic上线Claude Design，接管整个设计流程 Anthropic上线最强编码模型Claude Opus 4.7 OpenAI内测下一代图像模型GPT-Image-2 OpenAI升级Codex，全面对标Claude Code Heygen开源视频制作技能包HyperFrames Quiver上线最强矢量图模型Arrow 1.1 Adobe发布重新打光图像模型TokenLight 字节开源数字人模型OmniShow 阿里开源开放世界模型Happy Oyster 研究员开源最强3D动画模型AniGen Gemini上线最强语音合成模型Gemini 3.1 Flash TTS Meta研发出神经计算机Neural Computers #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

7. llama.cpp 最新版太强了！本地跑 “无审查模型” 速度暴涨！N卡/A卡/Intel 全支持｜零度解说

8. 【张捷财经】美国的AI泡沫与中国的开源超越#热点观点# #张捷财经# #中国开源AI模型市场首超美国# 中美 AI 发展呈现鲜明路线差异，美国大模型路线陷泡沫争议，中国开源小模型则实现突破。据麻省理工学院与开源企业研究，中国开源 AI 模型下载份额达 17.1%，首超美国的 15.8%，DeepSeek、阿里千问占主导。中国因美国算力芯片限制，走 “农村包围城市” 之路，深耕本地化、专业化小模型，依托领先的 5G 等通讯技术，形成全民参与的开源生态，科大讯飞等模型表现突出。美国巨头如 OpenAI 坚持封闭策略控技术获利，但大模型成本高、适用场景少，成本难回收，引发泡沫焦虑。未来竞争或延伸至军事领域，但经济层面美国路线已显困境。张捷观察-谁是谁非任评说的微博视频

9. 当Sora 2意外停摆，这个国产视频生成创业团队，直接「开源」三连击

10. 看一个模型好不好的参数有很多，但是模型调用数据是骗不了人的。小米MiMo新模型开源之后直接成了海外第三方大模型聚合平台的本周API调用第二名，国产模型第一名。并且在很多海外用户的评价当中，给了小米MiMo极高的评价，这份认可，还能说小米没有硬实力吗？要知道小爱同学可比Siri智能多了。数码科技评论

11. 小小的也很厉害？这个只有6B参数的开源图像模型把我看傻了

12. #如何看韩国AI用中国模型代码# 韩国国家级AI项目“套壳”风波：开源时代，自研的遮羞布被扯下了？韩国主打“自主研发”的AI项目入围名单曝光，却被抓包用了中国开源代码。这事儿得两看：一是中国AI确实硬气了，二是“自研”两个字不能随便透支。国产开源模型，正成为全球AI的“新基建”曾几何时，我们还在学习国外的Llama，但现在，以千问Qwen、DeepSeek为代表的国产大模型，已经成了全球开发者绕不开的底座。韩国团队的选择，其实从侧面印证了：中国开源模型的实力，已经进入全球第一梯队。用了开源，还算“自主研发”吗？行业现状：在AI圈，基于开源模型进行二次开发是普遍共识。毕竟，没必要重复造轮子。界限在哪里：商业产品用开源叫“高效”，但“国家级项目”若只是简单微调就宣称“完全自研”，那不仅是技术能力问题，更是科研诚信问题。自研的核心：开源时代，核心自研不再是重写每一行代码，而是对底层架构的掌控力、对垂直数据的理解力，以及在极端情况下的“断供对抗”能力。开源不分国界，但实力有高下；中国AI正在通过开源走向世界，这是一种文化与技术的双重输出。我们欢迎全世界站在我们的肩膀上起飞，但请记得：致敬开源精神的第一步，是诚实

13. 大模型开源会不会变成给闭源做嫁衣?

14. #美团开源LongCat-Image图像生成模型# 🎨 专注中文与图像编辑的6B小钢炮！这个参数规模为60亿（6B）的模型，在文生图和图像编辑两大核心任务上表现强劲。它在图像编辑基准测试中达到开源领域最佳水平，其突出的中文文本渲染能力能精准生成包括生僻字在内的8105个汉字。该模型已在Hugging Face、GitHub等平台开源，用户也可在官方应用LongCat APP中体验。【评论】这步棋走得相当聪明。在动辄千亿参数的“军备竞赛”中，美团选择用6B的“小身材”专攻中文场景和精细编辑这两大痛点，可谓是“四两拨千斤”。它精准填补了闭源模型昂贵难定制、通用开源模型中文“水土不服”之间的市场空白。这不仅为中小开发者提供了一个高性能、易部署的选项，更关键的是，美团正通过开源，在AIGC领域构建自己的技术生态和影响力，为未来在本地生活、营销等场景的深度应用埋下伏笔。

15. 盘点一周AI大事(5月31日)｜Claude重夺最强 Anthropic升级Claude Opus 4.8 Google的数学大模型成功解决了9个埃尔德什难题 Meta开源最强生物大模型ESM Figma上线实时编辑FIGMA MAKE NOW 研究员开源最强AI研究员AutoScientists 英伟达开源图像超分模型PiD Grok上线最强图生视频模型Grok Imagine Video 1.5 研究员开源最强游戏世界模型SCOPE 研究员开源最强3D建模PhysX Omni ElevenLabs上线最强音乐模型Music v2 ElevenLabs上线最强配音模型Dubbing v2 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

16. 文生图开源第一易主，但 HiDream-O1-Image 为什么褒贬不一？

17. 告别生成排队，彻底实现顶流模型创作自由

18. 盘点一周AI大事(4月12日)｜Mythos太强不敢发布 Anthropic官宣最强大模型Claude Mythos OpenAI发布超级智能经济蓝图 Meta发布大模型 Muse Spark 智谱上线最强开源大模型GLM-5.1 Anthropic上线Agent包工头Claude Managed Agents Gemini上线概念可视化visualizations 阿里发布最强视频模型HappyHorse-1.0 米哈游发布最强数字人模型LPM 1.0 Ace开源最强音乐模型ACE-Step-1.5-xl 研究员开源最强虚拟试穿模型Vanast #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AIGC #大模型 #Agent

19. LTX-2 最新开源模型！只需8G显存，即可生成电影级AI大片！太离谱了，附本地部署教程！| 零度解说

20. 开源大模型与闭源大模型的差距是在缩小还是在扩大？关键因素是什么？

21. 【如何写好AI生图提示词？】GPT-Image-2提示词合集-1

22. #互联网技术[超话]##个重磅信号！#黄仁勋 #AI #人工智能#机器人 #自动驾驶 #CES2026 #英伟达#新年演讲# 黄仁勋在2026年CES展会上的新年首场演讲，以"物理AI"为核心主题，宣告人工智能正式迈入从理解数字世界到改造物理世界的新阶段。以下是演讲的核心内容整理：一、时代定调：双重平台转移开启AI新纪元黄仁勋指出，计算机行业正经历十年一遇的"平台重置"，同时发生两大平台转移：一是应用程序全面构建于AI之上，软件开发从"编程"转向"训练"，运行载体从CPU迁移至GPU；二是软件的开发与运行逻辑彻底革新，AI应用不再是预编译的固定程序，而是能理解上下文、实时生成内容的智能系统。这一变革正驱动全球价值约十万亿美元的计算机基础设施进行现代化改造。二、物理AI的ChatGPT时刻已至物理AI成为演讲的核心焦点。黄仁勋认为，AI的演进可以分为四步：感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。当模型能够理解重力、摩擦、惯性、动量守恒等物理定律，AI才能真正走出屏幕，进入物理世界执行任务。支撑物理AI战略的三大技术支柱已全面成型： Newton物理引擎：实现低于0.01秒的实时物理计算响应 Cosmos基础模型平台：以1000亿参数达成1毫秒级推理延迟，支持多模态物理世界理解 GPU+LPU混合架构：算力效率提升100倍，成本降低90% 三、Rubin计算架构全面量产英伟达推出新一代Vera Rubin计算架构（简称Rubin架构），该平台已进入全面量产阶段。Rubin架构通过CPU与GPU协同设计，AI训练性能较前代Blackwell提升3.5倍，推理性能提升5倍，token生成成本最高降低10倍。该架构包含六款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-X以太网交换机。四、自动驾驶与机器人突破自动驾驶领域：英伟达发布全球首个开源端到端AI系统Alpamayo，这是业界首个具备思考推理能力的自动驾驶AI模型。2025款梅赛德斯-奔驰CLA将首发搭载该技术，计划2026年第一季度在美国上路，随后推广至欧洲和亚洲市场。机器人领域：黄仁勋宣布"机器人领域的ChatGPT时刻已经到来"。英伟达发布了专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6视觉语言行动模型等开源工具，同时推出Cosmos Reason 2推理型视觉语言模型。特斯拉Optimus人形机器人已通过Omniverse数字孪生平台完成90%以上的训练，自主运行比例达85%，2026年第一季度将实现5万台量产，成本降至2万美元以下。五、开源生态战略加速黄仁勋强调，开源模型与前沿闭源模型的差距已缩短至约6个月，且仍在持续缩小。英伟达不仅开源模型，还开源用于训练这些模型的数据，以建立真正的"系统信任"。现场展示的多款开源模型包括三家中国开源模型：Kimi K2、Qwen和DeepSeek V3.2。黄仁勋特别提到，DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革进程。六、全栈AI体系构建英伟达的角色已从芯片供应商转变为"全栈AI体系"的构建者。通过"三台计算机"的架构——训练（DGX超级计算机）、仿真（Omniverse与RTX）、推理（AGX系列边缘设备），英伟达构建了从云端训练到现实部署的完整闭环系统。同时，通过开源模型、数据及NeMo开发库，英伟达正推动技术民主化，让更多开发者和企业能够参与到物理AI的创新浪潮中。黄仁勋在演讲结尾强调，物理AI的落地将重塑全球千万家工厂与数十万个仓库的运作逻辑，开启AI与实体经济深度融合的新时代。 http://t.cn/AXb9Z9MM

23. #千问发布QwenImage2.0#重磅消息！千问今天发布了新一代图像生成模型Qwen-Image-2.0，这是千问首次将图像生成与编辑功能统一到一个模型中，生成的图更加质感细腻、文字写作理解能力也更强，用户用起来也更加便捷高效！那么你肯定会问Qwen-Image-2.0到底强不强？在权威第三方评测AI Arena中：Qwen-Image-2.0文生图得分1029，排名第三！图像编辑得分1034分，全球第二，仅次于Nano Banana Pro。强烈建议大家去体验其强大的多场景创作能力，一定会发现很多惊喜的！

24. #it那些事儿# 各大信息源都可以一斑窥豹一叶知秋：①Hugging Face模型下载量+MIT报告：2025年2月到2026年2月，中国开源模型下载量占比升至 41%而美国为 36.5%；②Artificial Analysis平台：中国大模型市场份额从2024年初的约13%飙升至2026年1月的72.7%；③沙利文 (Frost & Sullivan)咨询公司：报告显示中国企业级大模型市场在2025年下半年已经达到日均37万亿Tokens的体量。④ATOM报告 (2026年4月发布)：中国模型累计下载量在截至2026年3月的一年内已达11.5亿次，远超美国的7.23亿次。仅2026年2月，阿里千问单月下载量就超过了其他8家主流机构的总和。⑤Interconnects AI报告 (2026年4月发布)：截至2026年3月，千问系列已占全球开源下载量的50%以上，累计下载量近10亿次。⑥OpenRouter数据显示，5月18-24日，中国人工智能模型周调用量达9.223万亿token，环比增长19.89%；美国人工智能模型周调用量为4.93万亿token，环比增长16.27%。中国模型周使用量已连续四周超越美国，稳居全球首位，DeepSeek-V4-Flash 位居榜单榜首。这些来自不同维度、不同统计口径的数据，最终都指向同一个结论：中国开源大模型的崛起，已经成为一个由多个市场和技术力量共同推动的、有充分数据支撑的客观趋势。从2025年首次超越到2026年Q1数据证明，这种领先已从“趋势”变为“常态”。有些大殖子打死都不承认这一点，也能理解，毕竟动了它们的蛋糕，伤了它们的心。

25. 盘点一周AI大事(5月3日)｜Google上线AI口语陪练 Google IO即将发布Gemini 4和Veo 4 Gemini上线原生文件生成 Google推出AI衣柜 Google翻译上线AI口语陪练 Claude 接入50多款创作软件，能直接操作Photoshop修图、做海报，接管Blender建模，用Ableton创作音乐英伟达开源全模态模型Nemotron 3 Nano Omni 研究员训练出复古大模型talkie KAIKAKU发布食品大模型Epicure 研究员开源突破性智能体协作框架Recursive MAS Moonlake上线Blender智能体Moonlake 3D Agent #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

26. 文科生史诗级加强！外网AI视频的天塌了！seedance加image2的核心技术被发现，完整提示词分享|中国爱死机|AIGC

27. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

28. 国产AI视频炸了！SkyReels-V3三大功能重磅开源，1张图生成逼真视频

29. 互联网技术 DeepSeek这次悄无声息的更新确实展现了技术上的重大突破。上下文窗口从128K直接跃升至1M，意味着模型能一次性处理《三体》三部曲级别的超长内容，这不仅是参数量的提升，更是架构稳定性和内存管理能力的质变。知识库更新至2025年5月也让模型对近一年的技术动态和行业趋势有了原生理解，显著提升了实用性。值得注意的是，新模型在保持强大推理能力的同时，交互体验更加细腻自然，被评价为可媲美Claude 3.5 Sonnet。这次更新很可能是DeepSeek-V4正式发布前的关键测试，延续了其在春节前后推出颠覆性更新的传统。虽然未包含多模态能力，但在纯文本处理上已实现对国际顶尖模型的追赶甚至超越。对于开发者而言，1M上下文窗口将彻底改变工作流程，能够直接分析完整项目代码库进行全局优化。这次更新不仅展现了DeepSeek的技术实力，也为国产大模型的商业化落地开辟了新路径。大家觉得这样的上下文长度扩展会在哪些领域产生最直接的影响呢？

30. 国产之光要来了？砺算科技 LX 7G100国产显卡性能表现如何？

31. 发现一个AI的新用法，再也不用担心不会写提示词了！

32. 【2026年，开源编程模型将迎来爆发式增长】一个值得关注的信号：尽管过去几年开源大模型层出不穷，但真正投入到编程能力训练上的资源其实相当有限。这个局面正在改变——2026年，我们将见证一波专注于代码生成的开源模型密集发布，随之而来的是token成本的大幅下降。这背后的逻辑很清晰：当训练预算真正向编程领域倾斜，模型质量会快速跃升，而开源社区的竞争又会进一步压低使用成本。有人预测，未来六个月内，开源模型与顶级闭源模型之间的差距将显著缩小，到2026年底，两者可能趋于平衡。但更值得思考的是：当编程模型走向商品化，真正的护城河在哪里？答案可能不在模型本身，而在工作流层面。谁能围绕开源模型构建最好的工具链和使用体验，谁就能在这场竞争中胜出。价值正在向上游迁移——从模型能力，转向如何让模型无缝融入开发者的日常工作流。有个类比很精准：摄影变便宜不是关键，关键是相机变得“隐形”——当它融入手机，人们不再把它当作独立设备。编程模型也是如此，真正的转折点不是token便宜到什么程度，而是你开始忘记模型的存在，它只是你工作流中自然的一部分。当然，也有人提出冷静的视角：token从来不是真正的瓶颈，需求定义和结果验证才是。当token成本不再是问题，新的成本会浮现——测试、代码审查、还是线上故障？无论如何，对独立开发者和小团队来说，这是个好消息。一旦推理成本足够低，几乎所有应用创意都变得可行。2026年，或许是个人开发者的黄金时代真正开启的一年。x.com/thdxr/status/2011844073515073909

33. 【电影感人像提示词公式】GPT-Image-2提示词合集-2

34. 8G显存真不够用？爆肝3个月实测18张显卡20款游戏，结果竟然......

35. 盘点一周AI大事(5月17日)｜AI终于正常说话 Google发布Android大脑 Gemini Intelligence Google推出Gemini 光标 Google视频模型Veo 4曝光 Thinking Machines 发布最强实时交互模型 Interaction Models 面壁智能发布最强开源小模型 MiniCPM-V 4.6 Sakana开源 AI 指挥官 Conductor Model / Fugu Adaption发布 AI 研究员 AutoScientist 研究员开源最强运镜视频模型 Warp-as-History 研究员开源最强打光视频模型 Relit-LiVE 研究员开源最强图生 3D 模型 Pixal3D 研究员开源最强视频配音模型 Just-Dub-It #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

36. 干不过，OpenAI放弃Sora APP程序了！Sora官宣：我们正在告别Sora应用程序。对于所有与Sora一起创建、分享并围绕它建立社区的人：谢谢。你和Sora的关系很重要，我们知道这个消息令人失望。我们将很快分享更多内容，包括应用程序和API的时间表以及有关保存工作的详细信息。-Sora团队。Sora出来时候，中国互联网真的一片喊爹啊，总结起来就是“美爹强，美爹无敌，我要跪了，中国跟不上了”这类声音真的响彻云霄。结果被seedance一类的干死了。

37. 如何评价小米开源的MiMo-V2-Flash大模型，表现如何?

38. 【硬核】超聚变128GB 显存的N卡小主机，居然一个游戏都跑不了？

39. SANA 是 NVIDIA 推出的高效高分辨率图像与视频生成框架，采用线性注意力 DiT 架构，实现了 4K 图像生成和长视频生成任务的显著加速。相比同类模型，SANA 在保持高质量输出的同时，参数量更小、推理速度更快，可在普通笔记本 GPU 上运行。项目提供完整的训练与推理流水线，支持 Diffusers、ComfyUI、SGLang 等主流生态，适合研究者和开发者快速上手。GitHub：github.com/NVlabs/Sana主要功能：- 支持 1024px 及更高分辨率文本到图像生成，速度最高提升 39 倍；- 提供 SANA-Video 模型，实现 720p 文本到视频及分钟级长视频生成；- 集成 DC-AE 32 倍压缩与线性注意力，显著降低计算开销；- 支持 Sol-RL 低精度 rollout + 高精度训练，加速强化学习后训练；- 兼容 4bit 量化，可在 8GB 显存以下设备部署；- 提供 ControlNet、LoRA、DreamBooth 等扩展训练方案。支持 PyTorch 生态，通过 Diffusers 一行代码即可推理，适合学术研究与工业落地。#AIGC# #扩散模型# #图像生成# #视频生成# #开源项目#

40. Nano Banana 终于被拉下神坛了,GPT-Image 2.0 已经完成全面测试

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64. 百度开源文生图模型，海报党有福了～百度文心大模型团队近期开源了文本生成图像 ERNIE-Image 系列模型。 📌 重点信息 ·8B参数，单流DiT架构，24GB显存消费级显卡即可本地部署； ·擅长海报、漫画分镜、多面板布局等强控制场景； ·GenEval、LongTextBench等主流评测中，开源模型排名第一，效果接近NanoBanana、Seedream 4.5等顶级闭源模型； ·同步开源Turbo版本，8步推理即可出图。 ✨ 模型亮点 ·文字渲染能力突出高密度、长文本、版式敏感的场景表现稳定，支持中英文混排，适合海报、信息图、类 UI 画面这类重文字任务。 ·复杂指令遵循度高面对多主体关系、细节约束和知识型描述，理解与执行能力都在线，不会随意省略关键要素。 ·结构化生成效果优秀海报、漫画分镜、故事板、多面板布局时，构图逻辑和画面组织比较干净，不容易崩布局。 ·内置 Prompt Enhancer 一个 3B 的轻量提示词增强器，会自动把短句扩展成结构化长 prompt，不改变原意，但对画面完整度提升明显——尤其在海报、网页布局这类任务结构化任务里。如果用更强的 LLM 做 PE 效果还能进一步提升，说明提示词增强这条路对这个模型是有效杠杆。整体来说，ERNIE-Image 是一个“小巧而强大”的典型。它不单纯追求参数规模，而是通过单流 DiT 架构优化，在文字渲染、指令遵循和结构化布局三个维度上建立了核心优势，非常适合海报设计、漫画创作等专业化应用场景。模型权重和推理代码已全部开源，在魔搭创空间可以直接在线体验： ·ERNIE-Image：modelscope.cn/models/PaddlePaddle/ERNIE-Image ·Turbo 版：modelscope.cn/models/PaddlePaddle/ERNIE-Image-Turbo ·在线体验：modelscope.cn/studios/PaddlePaddle/ERNIE-Image #ai模型 #ai #开源 #科技

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