Un nuovo modello AI cinese che cambia le regole della generazione di immagini

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In questo video analizziamo GLM-Image, un nuovo modello di generazione di immagini che rompe lo standard attuale: invece di basarsi solo sulla diffusione, utilizza l’autoregressione per ottenere immagini più coerenti, leggibili e ricche di conoscenza.

Partiamo dalle basi:
Cos’è l’autoregressione e come funziona
Cos’è la diffusione e perché è diventata lo standard
Dove e perché la diffusione fallisce (testo, conoscenza, layout complessi)

Poi entriamo nel cuore di GLM-Image:
Architettura ibrida autoregressiva + diffusion decoder
Perché l’autoregressione gestisce meglio semantica, testo e struttura
Come il decoder di diffusione rifinisce i dettagli ad alta fedeltà
Perché GLM-Image eccelle nei benchmark di text rendering e knowledge-dense images

Infine lo mettiamo alla prova:
Test pratici
Prompt reali
Confronto con modelli diffusion classici
Pro e contro reali del modello

GLM-Image mostra una direzione chiara: il futuro della generazione di immagini AI potrebbe non essere solo la diffusione, ma un approccio ibrido molto più vicino a come i modelli linguistici “pensano” prima di generare.

Articolo ufficiale: https://z.ai/blog/glm-image
Modello open-source: https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image
#genai #llm #intelligenzaartificiale