GLM-Image: Das erste Open-Source Hybrid-Bildgenerierungsmodell in Industriequalität
GLM-Image: Das erste Open-Source Hybrid-Bildgenerierungsmodell in Industriequalität
Als Z.ai (ehemals Zhipu AI) im Januar 2026 GLM-Image veröffentlichte, fügten sie nicht einfach ein weiteres Modell zum überfüllten Bildgenerierungsmarkt hinzu – sie stellten die Architekturannahmen, die das Feld dominierten, grundlegend in Frage. GLM-Image kombiniert ein autoregressives Sprachmodell mit 9 Milliarden Parametern mit einem Diffusionsdecoder mit 7 Milliarden Parametern und schafft so ein hybrides System mit 16 Milliarden Parametern, das etwas Bemerkenswertes erreicht: Es ist das erste Open-Source, industrielle, diskrete autoregressive Bildgenerierungsmodell, das in bestimmten Fähigkeiten tatsächlich mit proprietären Giganten konkurriert und dabei frei für jedermann nutzbar und modifizierbar ist.
Ich habe die letzte Woche intensiv GLM-Image getestet und es mit DALL-E 3, Stable Diffusion 3, FLUX.1 und Googles Nano Banana Pro verglichen. Dabei entdeckte ich ein Modell mit einer eigenständigen Persönlichkeit – außergewöhnlich bei der Textdarstellung und wissensintensiver Generierung, wettbewerbsfähig bei allgemeiner Bildqualität und einzigartig offen in einem Feld, das von proprietären Angeboten dominiert wird. Egal, ob Sie Entwickler kreativer Anwendungen, Forscher im Bereich Bildgenerierungsarchitekturen oder Kreativer auf der Suche nach Alternativen zu abonnementbasierten Diensten sind – GLM-Image verdient Ihre Aufmerksamkeit.
Was macht GLM-Image anders?
Um die Bedeutung von GLM-Image zu verstehen, müssen wir betrachten, was seine Architektur von den rein diffusionsbasierten Modellen unterscheidet, die seit dem Durchbruch von Stable Diffusion die Bildgenerierung dominieren.
Hybride Architektur: Das Beste aus beiden Welten
GLM-Image verwendet eine hybride autoregressive + Diffusionsdecoder-Architektur, die Z.ai als „autoregressiv für dichte Wissens- und hochauflösende Bildgenerierung“ beschreibt. Das ist nicht nur Marketing-Sprech – die Architektur spiegelt tatsächlich einen anderen philosophischen Ansatz zur Bildsynthese wider.
Der autoregressive Generator ist ein 9-Milliarden-Parameter-Modell, initialisiert aus GLM-4-9B-0414, mit einem erweiterten Vokabular, das speziell für visuelle Tokens entwickelt wurde. Diese Komponente generiert nicht direkt Bilder. Stattdessen erzeugt sie zunächst eine kompakte Kodierung von etwa 256 semantischen Tokens, die dann auf 1.000–4.000 Tokens erweitert werden, welche das endgültige Bild repräsentieren. Dieser zweistufige Prozess erlaubt es dem Modell, Bildkomposition zu planen und zu durchdenken, bevor es sich auf Pixel-Ebene festlegt.
Der Diffusionsdecoder ist eine separate Komponente mit 7 Milliarden Parametern, basierend auf einer Single-Stream DiT (Diffusion Transformer)-Architektur zur Decodierung im latenten Raum. Besonders an diesem Decoder ist das integrierte Glyph Encoder Textmodul – eine Komponente, die explizit entwickelt wurde, um die Genauigkeit der Textdarstellung in Bildern zu verbessern. Dies adressiert eine der langjährigen Schwächen von Diffusionsmodellen: die lesbare und korrekt geschriebene Textwiedergabe.
Die Synergie zwischen diesen Komponenten wird durch entkoppeltes Reinforcement Learning mit dem GRPO-Algorithmus verstärkt. Das autoregressive Modul liefert niederfrequentes Feedback, das sich auf Ästhetik und semantische Übereinstimmung konzentriert und so die Befolgung von Anweisungen und künstlerische Ausdruckskraft verbessert. Das Decoder-Modul liefert hochfrequentes Feedback, das Detailtreue und Textgenauigkeit fokussiert, was zu realistischeren Texturen und präziser Textdarstellung führt.
Warum hybride Architektur wichtig ist
Traditionelle latente Diffusionsmodelle wie Stable Diffusion, DALL-E 3 und FLUX erzeugen Bilder durch einen iterativen Rauschreduzierungsprozess, der bei zufälligem Rauschen beginnt. Dieser Ansatz erzeugt visuell beeindruckende Ergebnisse, hat aber oft Schwierigkeiten bei präziser Textdarstellung, komplexen Layouts und wissensintensiven Szenarien, bei denen Genauigkeit genauso wichtig ist wie Ästhetik.
Der hybride Ansatz von GLM-Image adressiert diese Einschränkungen, indem er das inhärente Verständnis des Sprachmodells für Text, Layout und semantische Beziehungen nutzt, bevor der Diffusionsdecoder die visuelle Darstellung übernimmt. Das Ergebnis ist ein Modell, das Infografiken, technische Diagramme und textlastige Kompositionen mit einer Genauigkeit erzeugen kann, die reine Diffusionsmodelle nur schwer erreichen.
Leistungsbenchmarks: Wie schneidet GLM-Image ab?
Zahlen erzählen nur einen Teil der Geschichte, sind aber essenziell, um GLM-Images Fähigkeiten im Vergleich zur Konkurrenz zu verstehen. Z.ai hat umfangreiche Benchmark-Daten über mehrere Evaluationsframeworks veröffentlicht.
Textdarstellungsleistung
Hier glänzt GLM-Image wirklich. Textdarstellung war historisch eine der größten Herausforderungen bei KI-Bildgenerierung, wobei selbst leistungsstarke Modelle häufig Wörter falsch schreiben oder unleserlichen Text erzeugen. GLM-Image erzielt hier bahnbrechende Ergebnisse:
| Modell | Open Source | CVTG-2K EN | CVTG-2K ZH | Wortgenauigkeit | NED | CLIPScore | AVG |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-Image | ✅ | 0.9116 | 0.9557 | 0.7877 | 0.966 | 0.952 | 0.979 |
| Seedream 4.5 | ❌ | 0.8990 | 0.9483 | 0.8069 | 0.988 | 0.989 | 0.987 |
| GPT Image 1 | ❌ | 0.8569 | 0.9478 | 0.7982 | 0.788 | 0.956 | 0.619 |
| Qwen-Image | ✅ | 0.8288 | 0.9116 | 0.8017 | 0.945 | 0.943 | 0.946 |
| FLUX.1 Dev | ✅ | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A |
| DALL-E 3 | ❌ | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A |
Zusätzliche LongText-Bench Ergebnisse (aus den neuesten Bewertungen):
| Modell | Englisch | Chinesisch |
|---|---|---|
| GLM-Image | 95.57% | 97.88% |
| GPT Image 1 [High] | 95.60% | 61.90% |
| Nano Banana 2.0 | 87.54% | 73.72% |
GLM-Image erreicht die höchsten CVTG-2K-Werte (0,9116 für Englisch, 0,9557 für Chinesisch) und übertrifft GPT Image 1 (0,8569) bei der englischen Textdarstellung deutlich. Die LongText-Bench-Ergebnisse sind besonders beeindruckend für chinesische Textdarstellung mit 97,88 % – nahezu perfekte Genauigkeit, die kein anderes Open-Source-Modell erreicht. Der NED (Normalized Edit Distance)-Wert von 0,966 zeigt eine nahezu perfekte Textgenauigkeit. Während Seedream 4.5 eine etwas höhere Wortgenauigkeit erzielt, ist es ein Closed-Source-Modell, wodurch GLM-Image die beste Open-Source-Option mit großem Abstand bleibt.
Allgemeine Text-zu-Bild-Leistung
Bei allgemeinen Text-zu-Bild-Benchmarks bleibt GLM-Image wettbewerbsfähig mit den besten proprietären Modellen:
| Modell | Open Source | OneIG-Bench | TIIF-Bench | DPG-Bench EN | DPG-Bench ZH | Kurze Prompts | Lange Prompts |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seedream 4.5 | ❌ | 0.576 | 0.551 | 90.49 | 88.52 | 88.63 | N/A |
| Nano Banana 2.0 | ❌ | 0.578 | 0.567 | 91.00 | 88.26 | 87.16 | N/A |
| GPT Image 1 | ❌ | 0.533 | 0.474 | 89.15 | 88.29 | 85.15 | N/A |
| DALL-E 3 | ❌ | N/A | N/A | 74.96 | 70.81 | 83.50 | N/A |
| GLM-Image | ✅ | 0.528 | 0.511 | 81.01 | 81.02 | 84.78 | N/A |
| Qwen-Image | ✅ | 0.539 | 0.548 | 86.14 | 86.83 | 88.32 | N/A |
| FLUX.1 Dev | ✅ | 0.434 | N/A | 71.09 | 71.78 | 83.52 | N/A |
| SD3 Medium | ✅ | N/A | N/A | 67.46 | 66.09 | 84.08 | N/A |
Bei der allgemeinen Bildqualität erzielt GLM-Image 81,01 auf DPG-Bench (Englisch) und 81,02 (Chinesisch), was mit proprietären Modellen wie DALL-E 3 (74,96 bzw. 70,81) konkurriert und Open-Source-Optionen wie FLUX.1 Dev (71,09) und SD3 Medium (67,46) deutlich übertrifft.
Der Kompromiss: Textdarstellung vs. Ästhetik
Die Benchmark-Daten zeigen einen klaren Kompromiss: GLM-Image glänzt bei Textdarstellung und wissensintensiver Generierung, hinkt aber den besten Modellen bei reiner ästhetischer Qualität leicht hinterher. Wenn Ihr Hauptziel die Erzeugung visuell beeindruckender Kunst mit minimalem Text ist, sind DALL-E 3, Midjourney oder Nano Banana 2.0 möglicherweise weiterhin vorzuziehen. Benötigen Sie jedoch präzisen Text, komplexe Layouts oder wissensdichte Kompositionen (Infografiken, Diagramme, Präsentationen), ist GLM-Image wohl die beste Open-Source-Option.
Hardware-Anforderungen: Was Sie brauchen, um GLM-Image auszuführen
Die Architektur von GLM-Image mit 16 Milliarden Parametern bringt erhebliche Rechenanforderungen mit sich. Das Verständnis dieser Anforderungen hilft, realistische Erwartungen für den lokalen Betrieb zu setzen.
GPU-Speicheranforderungen
Das Modell benötigt aufgrund seiner hybriden Architektur viel GPU-Speicher:
| Auflösung | Batch-Größe | Typ | Max. VRAM | Hinweise |
|---|---|---|---|---|
| 2048×2048 | 1 | T2I | ~45 GB | Beste Qualität, langsamste |
| 1024×1024 | 1 | T2I | ~38 GB | Empfohlener Startpunkt |
| 1024×1024 | 4 | T2I | ~52 GB | Höherer Durchsatz |
| 512×512 | 1 | T2I | ~34 GB | Schnellste, geringere Qualität |
| 512×512 | 4 | T2I | ~38 GB | Ausgewogene Option |
| 1024×1024 | 1 | I2I | ~38 GB | Bildbearbeitung |
Für den praktischen lokalen Einsatz benötigen Sie:
- Minimum: Einzelne GPU mit 40GB+ VRAM (A100 40GB, A6000 oder zwei RTX 4090)
- Empfohlen: Einzelne GPU mit 80GB+ VRAM oder Multi-GPU-Setup
- CPU-Offload: Mit
enable_model_cpu_offload=Truekann es mit ~23GB VRAM langsamer laufen
Erwartete Inferenzzeiten
Basierend auf Tests mit einer einzelnen H100:
| Auflösung | Batch-Größe | End-to-End-Zeit |
|---|---|---|
| 2048×2048 | 1 | ~252 Sekunden (4+ Minuten) |
| 1024×1024 | 1 | ~64 Sekunden |
| 1024×1024 | 4 | ~108 Sekunden |
| 512×512 | 1 | ~27 Sekunden |
| 512×512 | 4 | ~39 Sekunden |
Diese Zeiten variieren je nach Hardware. A100-GPUs sind am schnellsten, während Consumer-RTX-4090 langsamer, aber dennoch nutzbar sind.
CPU-Only Inferenz
GLM-Image ohne GPU auszuführen ist für den Produktionseinsatz nicht praktikabel. Es gibt keine optimierten GGUF-quantisierten Versionen für CPU-Inferenz, und die Rechenanforderungen würden die Generierung unzumutbar verlangsamen. Wenn Sie keine geeignete GPU-Hardware besitzen, sollten Sie stattdessen API-Dienste oder HuggingFace Spaces-Demos nutzen.
Installation und Einrichtung
GLM-Image erfordert aufgrund seiner jüngsten Veröffentlichung und Integration mit transformers und diffusers eine Installation aus dem Quellcode.
Voraussetzungen
- Python 3.10 oder neuer
- CUDA-fähige GPU mit 40GB+ VRAM (oder 23GB mit CPU-Offload)
- 50GB+ Speicherplatz für Modell-Dateien
- Git zum Klonen von Repositories
Schritt 1: Abhängigkeiten installieren
# Virtuelle Umgebung erstellen
python -m venv glm-image-env
source glm-image-env/bin/activate # Linux/macOS
# oder: glm-image-env\Scripts\activate # Windows
# pip aktualisieren
pip install --upgrade pip
# PyTorch mit CUDA-Unterstützung installieren (CUDA-Version ggf. anpassen)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# transformers und diffusers von GitHub installieren
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.gitSchritt 2: Modell herunterladen
Das Modell ist sowohl auf Hugging Face als auch ModelScope verfügbar:
from diffusers import GlmImagePipeline
import torch
# Pipeline lädt das Modell automatisch herunter
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
"zai-org/GLM-Image",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="cuda"
)Für schnellere spätere Starts können Sie auch manuell herunterladen:
# Modell-Dateien klonen
git lfs install
git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-ImageMethode 1: Diffusers Pipeline (Empfohlen)
Der einfachste Weg, GLM-Image zu nutzen, ist über die diffusers Pipeline.
Text-zu-Bild-Generierung
import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
# Modell laden
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
"zai-org/GLM-Image",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="cuda"
)
# Bild aus Text-Prompt generieren
prompt = """Eine wunderschön gestaltete moderne Food-Magazin-Stil Dessert-Rezept-Illustration.
Das Gesamtlayout ist sauber und hell, mit dem Titel 'Raspberry Mousse Cake Recipe Guide'
in fettem schwarzen Text. Das Bild zeigt ein weich beleuchtetes Nahaufnahmefoto eines
hellrosa Kuchens, verziert mit frischen Himbeeren und Minzblättern. Der untere Bereich
enthält vier Schritt-für-Schritt-Boxen mit hochauflösenden Fotos, die den Zubereitungsprozess zeigen."""
image = pipe(
prompt=prompt,
height=32 * 32, # 1024x1024
width=36 * 32, # Muss durch 32 teilbar sein
num_inference_steps=50,
guidance_scale=1.5,
generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("output_t2i.png")Bild-zu-Bild-Generierung
GLM-Image unterstützt auch Bildbearbeitung, Stiltransfer und Transformation:
import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
from PIL import Image
# Modell laden
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
"zai-org/GLM-Image",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="cuda"
)
# Referenzbild laden
image_path = "reference_image.jpg"
reference_image = Image.open(image_path).convert("RGB")
# Bearbeitungs-Prompt definieren
prompt = "Verwandle dieses Porträt in einen Aquarellmalstil mit weichen Kanten und Pastellfarben"
# Bearbeitetes Bild generieren
result = pipe(
prompt=prompt,
image=[reference_image], # Mehrere Bilder möglich
height=33 * 32, # Muss gesetzt werden, auch wenn gleich wie Eingabe
width=32 * 32, # Muss gesetzt werden, auch wenn gleich wie Eingabe
num_inference_steps=50,
guidance_scale=1.5,
generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]
result.save("output_i2i.png")Tipps für bessere Ergebnisse
Basierend auf meinen Tests verbessern diese Tipps die Ausgabequalität:
- Text in Anführungszeichen setzen: Jeder Text, der im Bild dargestellt werden soll, sollte in Anführungszeichen stehen
- GLM-4.7 für Prompt-Verbesserung verwenden: Offizielle Empfehlung ist, GLM-4.7 zur Verbesserung der Prompts vor der Generierung zu nutzen
- Temperatureinstellungen: Standard ist temperature=0.9, topp=0.75. Niedrigere Temperatur erhöht Stabilität
- Auflösung muss durch 32 teilbar sein: Das Modell erzwingt diese Anforderung strikt
- CPU-Offload bei begrenztem VRAM nutzen:
enable_model_cpu_offload=Truereduziert VRAM auf ~23GB
Methode 2: SGLang für Produktionseinsatz
Für produktive Deployments mit höherem Durchsatz bietet SGLang eine optimierte Serving-Lösung.
Installation
pip install "sglang[diffusion] @ git+https://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectory=python"
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.gitServer starten
sglang serve --model-path zai-org/GLM-ImageAPI-Aufrufe
Text-zu-Bild via curl:
curl http://localhost:30000/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "zai-org/GLM-Image",
"prompt": "Eine Cyberpunk-Stadt-Skyline bei Nacht mit Neon-Schildern in Englisch und Chinesisch",
"n": 1,
"response_format": "b64_json",
"size": "1024x1024"
}' | python3 -c "import sys, json, base64; open('output.png', 'wb').write(base64.b64decode(json.load(sys.stdin)['data'][0]['b64_json']))"Bildbearbeitung via curl:
curl -s -X POST "http://localhost:30000/v1/images/edits" \
-F "model=zai-org/GLM-Image" \
-F "[email protected]" \
-F "prompt=Ändere den Hintergrund zu einem tropischen Strand" \
-F "response_format=b64_json" | python3 -c "import sys, json, base64; open('edited.png', 'wb').write(base64.b64decode(json.load(sys.stdin)['data'][0]['b64_json']))"Praxisbeispiele
Während meiner Tests zeigte sich GLM-Image besonders effektiv für einige spezifische Anwendungen.
Infografiken und Datenvisualisierung
GLM-Image eignet sich hervorragend zur Erzeugung informationsdichter Grafiken, bei denen Textgenauigkeit wichtig ist:
Aufgabe: "Erstelle eine Infografik zu Klimawandel-Statistiken.
Füge ein Balkendiagramm hinzu, das den Temperaturanstieg von 1900-2020 zeigt,
mit Textbeschriftungen 'Globale Temperaturabweichung (°C)' und 'Jahr'.
Füge ein Kreisdiagramm mit Energiequellen hinzu mit Beschriftungen 'Erneuerbar 35%',
'Erdgas 30%', 'Kohle 25%', 'Kernenergie 10%'."Das Modell erzeugt Diagramme mit korrekt geschriebenen Beschriftungen und genauer Datenwiedergabe – etwas, das reine Diffusionsmodelle häufig falsch machen.
Produktmarketing-Materialien
Für E-Commerce und Marketing generiert GLM-Image Produktpräsentationen mit lesbarem Text:
Aufgabe: "Ein Lifestyle-Foto von kabellosen Kopfhörern auf einem minimalistischen
Schreibtisch. Textüberlagerung lautet 'Sound Beyond Boundaries' in moderner Typografie.
Produkt-Spezifikationen: '40 Stunden Akku', 'Aktive Geräuschunterdrückung',
'Bluetooth 5.3' in klarer serifenloser Schrift."Bildungsinhalte
Lehrkräfte und Content-Ersteller können illustrierte Erklärungen generieren:
Aufgabe: "Ein Biologie-Diagramm, das die Phasen der Zellmitose zeigt.
Beschriftungen: 'Prophase', 'Metaphase', 'Anaphase', 'Telophase'
mit vereinfachten Illustrationen jeder Phase. Titel 'Mitose: Zellteilungsprozess' oben."Digitale Kunst mit Text
GLM-Image bewältigt künstlerische Kompositionen mit integriertem Text:
Aufgabe: "Ein Vintage-Filmplakat-Design. Titeltext 'The Last Adventure' in dramatischer Serifenschrift.
Eine Grenzlandschaft mit Bergen und Sonnenuntergang im Hintergrund.
Untertitel 'Coming Summer 2026' in kleinerer dekorativer Schrift."Vergleich von GLM-Image mit der Konkurrenz
Zu wissen, wie GLM-Image im Vergleich zu Alternativen abschneidet, hilft bei der Modellauswahl.
GLM-Image vs. DALL-E 3
DALL-E 3 bleibt die zugänglichste kommerzielle Option mit exzellenter Prompt-Befolgung. GLM-Image übertrifft DALL-E 3 jedoch bei Textdarstellungs-Benchmarks (91,16 % vs. N/A bei CVTG-2K) und DPG-Bench-Werten (81,01 vs. 74,96). Für Anwendungen, die präzisen Text erfordern, ist GLM-Image die bessere Wahl. DALL-E 3 punktet bei reiner ästhetischer Qualität und Benutzerfreundlichkeit über die ChatGPT-Oberfläche.
GLM-Image vs. Stable Diffusion 3
SD3 Medium ist vollständig Open Source, liegt aber bei DPG-Bench (67,46 vs. 81,01) hinter GLM-Image zurück. Die Open-Source-Natur von SD3 erlaubt mehr Anpassungen und Feintuning, aber GLM-Image bietet bessere Qualität „out of the box“, besonders bei textlastigen Bildern. SD3 benötigt mehr Prompt-Engineering für vergleichbare Ergebnisse.
GLM-Image vs. FLUX.1 Dev
FLUX.1 Dev ist Open Source und erzeugt hochwertige Bilder, hat aber Schwierigkeiten bei Textdarstellung und komplexen Kompositionen. Die hybride Architektur von GLM-Image bietet Vorteile bei Szenarien, die präzisen Text oder strukturierte Layouts erfordern. FLUX.1 ist schneller und effizienter, ideal für schnelle Iterationen ohne kritische Textgenauigkeit.
GLM-Image vs. Googles Nano Banana Pro
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist Googles neuestes proprietäres Modell mit hervorragender Leistung. Es erzielt höhere ästhetische Benchmark-Werte (91,00 vs. 81,01 bei DPG-Bench), ist aber Closed Source und erfordert Google API-Zugang. GLM-Image ist kostenlos, Open Source und schlägt Nano Banana Pro bei Textdarstellung (0,9116 vs. 0,7788 bei CVTG-2K EN).
Vergleichszusammenfassung
| Modell | Textdarstellung | Allgemeine Qualität | Open Source | Am besten für |
|---|---|---|---|---|
| GLM-Image | ✅ Hervorragend | ✅ Gut | ✅ Ja | Textlastige, wissensbasierte Grafiken |
| DALL-E 3 | Mittelmäßig | ✅ Hervorragend | ❌ Nein | Allgemeine kreative Arbeiten |
| SD3 Medium | Schwach | Mittelmäßig | ✅ Ja | Anpassung, Feintuning |
| FLUX.1 Dev | Schwach | ✅ Gut | ✅ Ja | Schnelle Iterationen, Kunst |
| Nano Banana Pro | Gut | ✅ Hervorragend | ❌ Nein | Premium kommerzielle Nutzung |
Kostenlose Testmöglichkeiten: Probieren Sie es aus, bevor Sie installieren
Im Gegensatz zu manchen Modellen, die lokale Installation erfordern, bietet GLM-Image mehrere Optionen zum Testen vor der lokalen Nutzung.
HuggingFace Spaces (Empfohlen für schnellen Test)
Es gibt über 23 Spaces mit GLM-Image in verschiedenen Konfigurationen:
Beste Gesamtübersicht:
- multimodalart/GLM-Image – Voll ausgestattete Oberfläche
- akhaliq/GLM-Image – Saubere, einfache Oberfläche
Erweiterte Versionen:
- fantos/GLM-IMAGE-PRO – Pro-Funktionen und Einstellungen
Diese Spaces bieten sofortigen Zugriff auf GLM-Image ohne Installation oder GPU-Anforderungen. Ideal zum Testen von Prompts und zur Bewertung der Ausgabequalität vor lokalem Deployment.
Fal.ai Plattform
Fal.ai bietet gehostete GLM-Image-Inferenz mit API-Zugang:
- URL: https://fal.ai
- Features: Serverlose Inferenz, API-Endpunkte
- Preise: Pay-per-Use mit kostenlosem Tarif
- Ideal für: Produktionsanwendungen ohne Infrastrukturmanagement
Z.ai API Plattform
Z.ai bietet offiziellen API-Zugang zu GLM-Image:
- Dokumentation: https://docs.z.ai/guides/image/glm-image
- Chat-Oberfläche: https://chat.z.ai
- Ideal für: Integration in Anwendungen im großen Maßstab
YouTube Tutorials
Mehrere Creator haben Walkthroughs veröffentlicht, die GLM-Images Fähigkeiten demonstrieren:
„GLM-Image Is HERE – Testing Z AI's New Image Gen & Edit Model“ von Bijan Bowen (Januar 2026)
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=JRXAd-4sB8c
- Behandelt lokale Tests, verschiedene Prompt-Typen, Bildbearbeitung
Tests zeigen Filmplakat-Generierung, Porträtbearbeitung, Stiltransfer und Bildmanipulation
Testempfehlungen
| Option | Kosten | Einrichtung | Ideal für |
|---|---|---|---|
| HuggingFace Spaces | Kostenlos | Keine | Erste Tests, Demos |
| Fal.ai | Pay-per-Use | Keine | Produktions-API |
| GLM-Image Online | Kostenloser Tarif | Keine | Kommerzielle Designarbeit |
| Z.ai API | Pay-per-Use | API-Schlüssel | Unternehmensintegration |
| Lokale Installation | Kostenlos (nur Hardware) | GPU + Setup | Volle Kontrolle, Anpassung |
Weitere Testplattform
GLM-Image Online (https://glmimage.online)
- Kommerzielle KI-Design-Studio-Plattform
- Zweisprachige Unterstützung (Englisch/Chinesisch)
- Kostenloser Tarif verfügbar
- Ideal für professionelle Designarbeit und kommerzielle Inhalte
Meine Empfehlung: Beginnen Sie mit HuggingFace Spaces, um die Fähigkeiten zu evaluieren, dann probieren Sie GLM-Image Online für professionelle Designarbeit oder Fal.ai für Produktions-API-Integration.
Häufige Probleme und Lösungen
Basierend auf meiner Erfahrung und Community-Berichten hier Lösungen zu häufigen Problemen.
CUDA Out of Memory
Problem: „CUDA out of memory“-Fehler während der Inferenz
Lösungen:
- CPU-Offload aktivieren:
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained( "zai-org/GLM-Image", torch_dtype=torch.bfloat16, enable_model_cpu_offload=True # VRAM auf ~23GB reduzieren ) - Kleinere Auflösung verwenden (512×512 statt 1024×1024)
- Batch-Größe auf 1 reduzieren
- GPU-Cache zwischen Läufen leeren:
torch.cuda.empty_cache()
Langsame Inferenz
Problem: Generierung dauert viel länger als erwartet
Lösungen:
- Das ist normal für GLM-Images Architektur. 1024×1024 Bilder brauchen ~60–90 Sekunden
- Niedrigere Auflösung (512×512) für schnellere Ergebnisse: ~27 Sekunden
- Sicherstellen, dass keine anderen GPU-Prozesse laufen
- Für Produktionsoptimierungen SGLang verwenden
Schlechte Textqualität
Problem: Text in generierten Bildern ist falsch geschrieben oder unleserlich
Lösungen:
- Text, der dargestellt werden soll, in Anführungszeichen setzen
- Kürzere, einfachere Textstrings verwenden
- Höhere Auflösung nutzen (bessere Textklarheit)
- Prompt-Enhancement-Skript aus dem offiziellen Repo ausprobieren
Auflösungsfehler
Problem: „Resolution must be divisible by 32“
Lösungen:
- Immer Dimensionen verwenden, die durch 32 teilbar sind: 512, 768, 1024, 1280, 1536, 2048
- Das Modell erzwingt diese Regel strikt – keine Ausnahmen
- Höhe/Breite korrekt berechnen:
height=32 * 32= 1024
Installationsfehler
Problem: pip- oder git-Fehler bei der Installation
Lösungen:
- Neue virtuelle Umgebung erstellen
- PyTorch zuerst mit korrekter CUDA-Version installieren
- git lfs für große Dateien verwenden:
git lfs install git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image - Python-Version prüfen (3.10+ erforderlich)
Einschränkungen und Überlegungen
GLM-Image ist nicht perfekt. Das Verständnis seiner Grenzen hilft, realistische Erwartungen zu setzen.
Aktuelle Einschränkungen
Inferenzgeschwindigkeit: Die hybride Architektur ist langsamer als reine Diffusionsmodelle. Ein 1024×1024 Bild benötigt ~60 Sekunden auf H100-Hardware, länger auf Consumer-GPUs.
Hardware-Anforderungen: 40GB+ VRAM limitiert lokalen Einsatz auf High-End-GPUs. CPU-Offload funktioniert, ist aber langsam.
Ästhetischer Kompromiss: Obwohl wettbewerbsfähig, liegt GLM-Image bei reiner visueller Ästhetik hinter den besten Modellen (Nano Banana Pro, DALL-E 3) für künstlerische Inhalte zurück.
Optimierung noch in Entwicklung: vLLM-Omni- und SGLang-AR-Speedup-Unterstützung werden noch integriert, was Leistung verbessern kann.
Begrenzte Quantisierung: Im Gegensatz zu LLMs fehlen weit verbreitete quantisierte Versionen für CPU-Inferenz oder Edge-Deployment.
Wann Alternativen in Betracht ziehen
- Schnelle Iterationen für künstlerische Inhalte: DALL-E 3, Midjourney oder FLUX.1 verwenden
- CPU-only Deployment: Quantisierte Stable Diffusion Varianten nutzen
- Maximale visuelle Qualität: Nano Banana Pro oder proprietäre APIs sind ggf. die bessere Wahl
- Echtzeitanwendungen: Aktuelle Architektur ist nicht für Echtzeit geeignet
Die Zukunft von GLM-Image
GLM-Image stellt einen wichtigen Schritt in der Open-Source-Bildgenerierung dar, und mehrere Entwicklungen sind zu beobachten.
Erwartete Verbesserungen
- vLLM-Omni-Integration: Wird die Inferenzgeschwindigkeit deutlich erhöhen
- SGLang AR Speedup: Das Team integriert aktiv autoregressive Beschleunigungen
- Quantisierungsentwicklung: Community könnte GGUF- oder GPTQ-quantisierte Versionen entwickeln
- Feinabgestimmte Varianten: LoRA-Adapter und spezialisierte Versionen für bestimmte Anwendungsfälle sind zu erwarten
Breitere Implikationen
Die hybride Architektur von GLM-Image weist auf eine Zukunft hin, in der die Grenzen zwischen Sprachmodellen und Bildgenerierung verschwimmen. Dieselben Prinzipien – semantische Planung gefolgt von hochauflösender Synthese – könnten auf Video, 3D und andere Modalitäten angewandt werden.
Für die Open-Source-Community beweist GLM-Image, dass industrielle Bildgenerierung keine proprietären Modelle erfordert. Forschende, Entwickler und Kreative haben nun Zugang zu Fähigkeiten, die zuvor hinter teuren Abonnements oder Unternehmensvereinbarungen verborgen waren.
Fazit: Lohnt sich GLM-Image?
Nach umfangreichen Tests und Vergleichen hier meine Einschätzung.
Stärken
- ✅ Beste Open-Source Textdarstellung: 91,16 % CVTG-2K-Score schlägt alle Konkurrenten außer Closed-Source Seedream
- ✅ Open Source MIT-Lizenz: Vollständig kostenlos für kommerzielle und private Nutzung
- ✅ Hybride Architektur: Kombiniert semantisches Verständnis mit hochauflösender Generierung
- ✅ Bild-zu-Bild-Unterstützung: Bearbeitung, Stiltransfer und Transformation in einem Modell
- ✅ Aktive Entwicklung: Regelmäßige Updates und Community-Engagement
Überlegungen
- ⚠️ Hohe Hardware-Anforderungen: 40GB+ VRAM limitiert lokalen Einsatz
- ⚠️ Langsamer als Diffusion: 60+ Sekunden pro 1024×1024 Bild
- ⚠️ Noch in Entwicklung: Optimierung und Quantisierung sind noch nicht abgeschlossen
Meine Empfehlung
GLM-Image ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn:
- Sie präzise Textdarstellung in generierten Bildern benötigen
- Sie Open-Source-Lösungen proprietären APIs vorziehen
- Sie Zugang zu geeigneter GPU-Hardware haben
- Sie Anwendungen mit wissensintensiver Bildgenerierung bauen
Alternativen in Betracht ziehen, wenn:
- Sie maximale Geschwindigkeit brauchen (FLUX.1 oder SD3)
- Sie keine GPU-Ressourcen haben (HuggingFace Spaces oder APIs nutzen)
- Reine ästhetische Qualität Priorität hat (DALL-E 3 oder Nano Banana Pro)
Für meinen Workflow ist GLM-Image die Standardwahl bei Projekten mit Text oder strukturierten Layouts. Die Genauigkeitsgewinne rechtfertigen die etwas längeren Generierungszeiten, und die MIT-Lizenz bietet Flexibilität, die proprietäre Optionen nicht bieten.
FAQ: Ihre GLM-Image Fragen beantwortet
Läuft GLM-Image auf Consumer-GPUs wie RTX 4090?
Mit enable_model_cpu_offload=True kann GLM-Image auf GPUs mit ~23GB VRAM laufen, einschließlich RTX 4090 (24GB). Die Inferenz ist jedoch deutlich langsamer. Für beste Ergebnisse wird eine A100 (40GB oder 80GB) oder Äquivalent empfohlen.
Wie vergleicht sich GLM-Image mit Stable Diffusion beim Feintuning?
GLM-Image verfügt nicht über das umfangreiche Feintuning-Ökosystem, das Stable Diffusion aufgebaut hat. Für individuelles Modelltraining oder LoRA-Anpassungen bleiben Stable Diffusion Varianten die bessere Wahl. GLM-Image ist eher für den direkten Einsatz konzipiert als als Basis für Anpassungen.
Ist kommerzielle Nutzung erlaubt?
Ja! GLM-Image wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht, die kommerzielle Nutzung, Modifikation und Verbreitung ohne Einschränkungen erlaubt. Details finden Sie in der LICENSE-Datei.
Unterstützt GLM-Image negative Prompts?
Ja, GLM-Image unterstützt negative Prompts über die Standard-Diffusers-Pipeline. Dies hilft dabei, unerwünschte Elemente aus den generierten Bildern auszuschließen.
Was ist die maximale Bildauflösung?
GLM-Image unterstützt verschiedene Auflösungen bis zu 2048×2048 im Test. Höhere Auflösungen sind möglicherweise möglich, wurden aber noch nicht umfassend validiert. Die Auflösung muss durch 32 teilbar sein.
Kann ich GLM-Image für die Videogenerierung verwenden?
Nein, GLM-Image ist nur für die Generierung statischer Bilder konzipiert. Für Videos sollten Modelle wie Sora, Runway oder Open-Source-Alternativen zur Videogenerierung in Betracht gezogen werden.
Wie oft wird GLM-Image aktualisiert?
Überprüfen Sie das GitHub-Repository und die HuggingFace-Modellseite für die neuesten Versionen und Release-Notes.
Gibt es eine kleinere/quantisierte Version?
Stand Januar 2026 gibt es keine weit verbreiteten quantisierten Versionen. Die Community könnte in Zukunft Quantisierung entwickeln, aber derzeit ist volle Präzision erforderlich.
Dieser Leitfaden wurde basierend auf der Erstveröffentlichung von GLM-Image im Januar 2026 verfasst. Wie bei allen KI-Technologien entwickeln sich Fähigkeiten und Best Practices ständig weiter. Prüfen Sie die offizielle Z.ai-Dokumentation, das GitHub-Repository und die HuggingFace-Modellseite für die neuesten Informationen.