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多模态“源神”!MiniMax开源SOTA生图模型,原生4K,一张两毛

Jay发自 凹非寺 量子位|公众号QbitAI

Jay发自 凹非寺 量子位|公众号QbitAI

坏,真让MiniMax给多模态玩明白了😭。

继开源视频旗舰H3广受好评后,最新的图像模型——H3-Image,再次席卷全网。

热度最高的是「CAD拆解」,丢一张参考图,H3-Image能给你小手办直接开盒了。。。

还有给宇树机器狗CAD了的。

总之就是万物可拆解,还能给你把零件标好。

我自己也实测了一下,你还别说,真有点东西啊……

除此之外,海外网友测下来,其他类型的复杂生图任务也是能Handle住的,比如——游戏。

这这这,你不说,我还以为是GPT编程做出来的呢😭。

如果只是做点电商用的简单资产,就更轻松了。

但我没想到的是,这家伙居然是个文理双全??

保证智商的前提下,H3-Image的审美,也有点东西。

对了,还有件事。

这种质量的图像生成模型,你跟我说居然是开源的???

那还说啥了。

我宣布,MiniMax就是多模态领域的「源神」(bushi)。

告别塑料「美商」

过去我们一提到AI生图,脑子里第一个反应:油光满面,皮肤光滑得像剥了壳的鸡蛋,眼神呆滞,伪人感极重。

总之就是一股浓浓的「AI味」。

GPT Image 2在这方面进步非常大,但用多了后,恐怖谷效应依然涌上心头。

这次的H3-Image,我感觉,应该是基本解决这个问题了。

生成完我都懵了,不是兄弟,这谁看得出来是AI啊??

最重要的是人脸,毛孔、雀斑、甚至绒毛都给你画出来了。

此外,像镜子上的水泽和灰尘,闪光灯打在镜头上形成的光晕,这些细节也处理得非常离谱,真就跟小某书首页刷到的一样。

即便从仰视角度也能看出不少面部细节,就比如下面这张桌子即ins照片的时尚杂志封面,你仔细看人物的眼神,和微妙的面部肌肉牵引,都是非常符合现实社交逻辑的。

这也是我测H3-Image时最大的一个感受,很多我丢给老模型做过的提示词,H3-Image都能给出全新诠释。

确实世界知识比较丰富。

至于人脸之外的主体,就更是手拿把掐了。

比如,把里约热内卢的城市地标,做成一个立体纸雕风格的旅行手帐。

微缩景观、光影厚度,hmm,总感觉有股Fable 5宣传片的味道。

而且果然又露出了小鸡脚!

你看左下角这手,看到没,它给大拇指关节附近加了几颗痣!!

放大看根本不会露馅,手指上的皮肤纹理、关节褶皱,甚至指甲边缘的自然光泽与质感,都还原得一清二楚。

有意思。

我觉得,H3-Image之所以AI味这么少,可能很大程度上就取决于这些刻意为之的「瑕疵」。

任何人类主观创造的作品,必然充斥着随机性,过分追求完美反而不符合人类大脑接收信息的习惯。

但这也不禁让我有点发怵。

我一直固执地以为,审美不是机器能学会的东西。

现在看来,似乎只要能把其中的Trick摸清楚,很多人类引以为傲的品质,可能真的没那么神秘……

再给大家看个demo吧,我拿H3-Image搓了个法国旅游海报。

咋说呢,我真不太好意思评价,鄙人的艺术素养已经完全看不出来门道了。

唉。

SOTA级智力

还是整点我自己能搞得明白的任务。

就多模态模型而言,我一直有两个评判标准——美商和智商。

美商就是上面测的,比较玄乎,只能聊聊主观感受。

但智商就可以说道说道了。

比如H3-Image就有一项非常特殊的技能点——世界理解能力。

你可以拿它生成CAD图纸。

是的,就是你给它一张产品的外观图,它能自动推演出标准的正交三视图——

正视图、侧视图、俯视图,一个不差。

家人们,我瘫软了😭😭。

这还不算完。

除了CAD外,你还能让这个模型「爆炸」开。

让H3-Image画个机械拆解的爆炸图,它能精准遵循机械的装配逻辑,把零件给你分层清晰地炸开,甚至连组件引线都给你标上。

这背后,无疑需要对三维几何、空间关系的深刻理解。

当然,对于这类功能属性明显的图片,指令遵循能力也是非常重要的,光「画」其实难度不是很大,主要是考验模型规划、推理的能力。

不然的话,根本搞不明白用户一大堆提示词说的是些啥。

当然了,真要打严肃生产力场景的话,标准肯定是要拉很高的,商业用途必须准确传达信息。

所以除空间理解外,文本排版这个维度,也非常重要。

所以呢,我又干了这么一件事——

生成了一张高数期末考卷。

十多秒就生成出来了。

极限符号、复杂积分式……这种高密度的学术排版,居然一个字符都没乱码。

想必是太简单了,所以我又想出一个天才提示词:

完成这份试卷。

打开一看,我仿佛看到椅子爆炸——

什么叫图像生成模型的微积分水平比我强???

凭借鄙人勉强结业的高数知识储备,我大概看了一下,发现答案居然是对的,还有解题步骤!??

一时间无语凝噎。

当然,老本行,资产生成也不能少。

现在不是流行Coding吃掉一切吗,Astra降维3D,Opus 5.5降维视频。

但我一直觉得,很多都是宣传口径,这些跟文本八杆子打不着的任务,我干嘛要用文本模型?

只能说确实纯文本领域资源多,发展比较快就是了。

从第一性原理出发,我还是比较相信垂直模型这条路,各领域训各自的,天花板会更高,成本也更现实。

而且像H3-Image这种垂直模型,本身就是天选专精啊,完全不矛盾,非常适合接入Harness,让Agent直接Tool Call。

这也是最近开始出现的趋势吧,不一定非得单个模型降维一切,通过通用模型去串联各个垂直模型,总效用更高。

如果光是生成用来展示的资产的话,比如下面这种恐龙玩具,垂直图像模型明显是更优解,没必要Computer Use半天。

毕竟如今的图像模型,光影、几何等基本物理常识已经不再是问题。

小零食啥的也是没问题,且看我如何让中国辣条走向全球。

甚至3D游戏画面也能生成,倒反天罡了属于是😭。

一段长文本的战术指令下去——什么掩体、火力压制、侧翼包抄,它能立刻给你构建出一个具有真实纵深感和合理遮挡关系的3D战斗场景。

严密遵循游戏术语,几乎可以直接用到概念设计里。

这我还蹬个啥Astra Ultra啊,反正都是看个demo,生成几张图片不就完事了。

(bushi)

多模态「源神」

基本上就这些,除此之外呢,作为一个旗舰图像模型,H3-Image还放出了一些小福利。

最重要的,H3-Image直接把分辨率干到了16MP(4096×4096像素),也就是原生4K。

泪目了家人们,我终于不用GPT生完图后,又丢给Nano Banana优化半天了🥹。

而且4K生成也巨快,这么大的图,我用网页端体感就10-20秒。

虽然但是,谁不想在等GPT磨洋工的时候,美美来上一把贪吃蛇呢(bushi)。

扯远了。

除了这些,H3还有一个比较特别的参数——

支持最多16张参考图输入。

就能装巨多,完美主义者福音,在角色一致性、复杂分镜连续性上,给了创作者前所未有的自由。

4K日常创作,真正普及了。

结果就是,你可以随手扔几张参考图,再喝口水……

就能拿到这种质量的装修效果图。

这还要啥Blender啊😭。

但我万万没想到的是。

H3-Image,竟然是开源的???

继之前开源SOTA级视频模型H3之后,MiniMax再次出手,又给全球开发者送上了一个可自由定制的SOTA底座。

多模态源神,不必多言。

当然了,就算你没心思折腾部署,API调用也是白菜价。

只有主流竞品的50%到70%,首周16MP请求还能再打五折(站起来蹬啊兄弟们!!)。

测到这,我突然有种预感——

多模态生成,可能正在迎来属于自己的Coding时刻。

过去AI生图在商业端常常「沦为玩具」,主要就是因为细节经不起推敲、塑料感太严重了,谁是甲方看到都不乐意啊。

但如今,H3-Image做到了三件事——

去AI味、可泛化的审美、逻辑。

当这些条件被满足,多模态的应用市场,绝对不逊色于编程。

从高精度工业包装设计、商业插画,到多语言的跨境营销物料,图像模型的出现,能大幅压缩传统工作流的周期。

再叠加上刚刚说的这些buff:速度+开源+低价……

这会是个怎样的未来,难以想象。

但最后,咱们还是把视线移回如今的AI圈吧。

当全球AI公司的目光几乎全部聚焦于纯文本时,MiniMax,仍然把很大一部分精力放在多模态世界。

这也是这家公司一直以来的特点了,从一开始就押注多模态,如今终于迎来涌现。

都说多模态对AGI不重要,Coding才有商业模式……

但我一直觉得,如果AI的定义只容得下文本,这个未来,未免也太无趣了。

从改写视频生成格局的H3,到如今在逻辑、结构与审美上全面突破的H3-Image。

国产开源这把野火,彻底开始向多模态领域——

蔓延。

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