无限视界 —— 字节跳动研发的超高清晰度图片创造工具

什么是无限大？

字节跳动发布了名为Infinity的视觉生成系统，该系统采用位级自回归建模技术，能够依据文字指令创作出高分辨率和极具真实感的画面。通过利用无限制词汇量的标记器、分类组件以及位级别的自我修正机制，Infinity大幅提升了图像制作时的精细度与整体品质，其性能超越了当前最顶尖的扩散模型。它能够在0.8秒内生成一张1024×1024像素的高质量图片，相比SD3-Medium提速约2.6倍，并且具备更快的数据推理能力。Infinity重新定义了自回归文本到图像转换领域的效能标准。

Infinity的核心特性

• 从文字生成图片当用户提供文字说明时，系统会据此创建对应的图片。
• 三维认知能力测试在创建图片的过程中注重空间的关联性，以保证图片中的布局结构合乎逻辑。
• 文本呈现按照用户指示，在图片上编辑文字，并对字体类型、风格和色彩等方面进行个性化设置。
• 适用于多种样式及尺寸比例创建多种风格及尺寸比例的图片，以满足不同的视觉展示要求。

无限大的技术机制

• 基于位置的视觉序列预测模型利用位级预测框架对视觉自回归模型进行了再定义，采用了能够处理无限词汇量的标记与分类技术。
• 无限制词库标注工具无限增加标记器的词汇范围，以降低量化偏差并增强细节复现的效果。
• 自动修正功能在训练阶段通过随机反转部分元素来仿真预测失误，并对残差特性进行再量化，从而使系统获得自动校正的功能。
• 转换器（Transformer）的拓展增大变换器的规模可以提升模型的创造性能。
• 对持续变量进行数值化处理把连续特性的值转换成索引标识，并利用位标识（即量化的特性）来确保有一个可靠的指导信息流。

Infinity项目的仓库位置

• 官方网站URLExceptiontaboola：在infinity.foundationvision.github.io可以找到相关信息。
• Git代码库：访问此链接以查看FoundationVision组织下的Infinity项目 – https://github.com/FoundationVision/Infinity
• HuggingFace的模型集合：访问此链接以查看FoundationVision的Infinity模型 – https://huggingface.co/FoundationVision/Infinity
• 关于技术的arXiv学术文章访问此链接以获取最新研究论文的内容：https://arxiv.org/pdf/2412.04431，该链接提供了详细的研究资料。

Infinity的使用情境

• 电子艺术制作创作者与设计专家制作出别具一格的数码艺术品及设计雏形。
• 电子游戏制作在游戏中创建视觉组件如场景构造、人物构思图像及其他视效要素时追求高效快捷。
• 影视与休闲产业应用于制作电影的场景设计图、特殊效果背景或是动画演示图像。
• 宣传与市场推广依据广告文案迅速创作出引人注目的广告图片，增强市场营销素材的吸引力。
• 社交网络信息用户为社交媒体动态创建独特的视觉元素，比如在Instagram或Twitter上发布的图文搭配。