ModelScope Civision, Qwen-Image-2.1 추론 및 LoRA 학습 추가
ModelScope는 이제 Civision에서 Qwen-Image-2.1에 대한 추론과 LoRA 학습을 모두 지원한다고 밝혔습니다.
해당 발표는 modelscope.ai/civision로 연결됩니다.
관련 AI 뉴스
inclusionAI, 6B Ming-Image-0.1-Design 모델 2종 오픈소스 공개
inclusionAI가 Ming-Image-0.1-Design 제품군을 MIT 라이선스로 오픈소스 공개했다. 시각 디자인 워크플로를 위한 상호 보완적인 6B 모델 Design와 Layer 두 가지다. ModelScope는 Design가 Artificial Analysis UI/UX Design 리더보드의 오픈 웨이트 모델 중 1위이며, Layer는 평가된 Crello 설정 12개 전부에서 선두이고 평가된 20B 오픈 웨이트 기준 모델보다 4.3배 빠르다고 밝혔다.
Qwen, 하이브리드 컴퓨터 사용 에이전트를 위한 RecreationBench 도입
ModelScope는 Qwen이 Ubuntu, macOS, Windows, Android 및 Web에서 하이브리드 컴퓨터 사용 에이전트를 위한 250개 작업 벤치마크인 RecreationBench를 도입했다고 밝혔다. 에이전트는 실행 중인 앱을 탐색하고 코드로 재현한 뒤 프로그램 테스트와 VLM 기반 시각 평가를 통과해야 한다.
Shanghai AI Lab과 SJTU LUMIA Lab, 8.9B 오픈 웨이트 모델 NCP-ArchPreview 공개
NCP-ArchPreview가 Apache 2.0으로 공개됐다. 두 연구소는 Dolma 3 토큰 5.73조 개로 학습한 뒤, 토큰의 51.3%만으로 OLMo-3-7B의 최종 Stage 1 손실에 맞춰 수렴 이득이 1.95배라고 밝혔다.
Qwen Image 2.1용 Frame-Lock LoRA는 편집을 원래 프레임에 유지하는 것을 목적으로 한다
Wildminder는 영어로 학습된 이 LoRA가 같은 프롬프트와 편집에서 이동을 0으로 만들고, 높이·가로·시드 드리프트와 원치 않는 다시 그리기를 막는다고 말한다. 만화와 애니메이션 스타일 변경은 여전히 최대 12.9픽셀까지 움직일 수 있다. 모델 카드는 Hugging Face의 Qwen-Image-2.1-Consistency-LoRA다.
Qwen Image 3 Pro, 첫 Memebench 대진에서 35%로 선두
첫 Memebench 대진에서 Qwen Image 3 Pro가 득표 35%로 1위였다. Nano Banana Pro는 33%, Riverflow V2 Pro는 23%, GPT Image 2는 9%였다.