GLM-Image：首个开源工业级混合图像生成模型

大约 20 分钟

GLM-Image：首个开源工业级混合图像生成模型

当Z.ai（前身为知谱AI）于2026年1月发布GLM-Image时，他们并非仅仅在拥挤的图像生成领域中增加了一个模型，而是从根本上挑战了长期主导该领域的架构假设。GLM-Image结合了90亿参数的自回归语言模型和70亿参数的扩散解码器，构建了一个160亿参数的混合系统，实现了一个非凡的成就：它是首个开源的工业级离散自回归图像生成模型，在特定能力上真正能够媲美专有巨头，同时对任何人免费开放使用和修改。

过去一周，我对GLM-Image进行了广泛测试，并与DALL-E 3、Stable Diffusion 3、FLUX.1以及谷歌的Nano Banana Pro进行了对比。我的发现是，这个模型拥有鲜明的个性——在文本渲染和知识密集型生成方面表现卓越，在一般图像质量上具有竞争力，并且在一个被专有产品主导的领域中独树一帜地保持开源。无论你是开发创意应用的开发者、探索图像生成架构的研究者，还是寻求订阅制服务替代方案的创作者，GLM-Image都值得关注。

GLM-Image有何不同？

要理解GLM-Image的重要性，我们需要看看它的架构与自Stable Diffusion突破以来主导图像生成的纯扩散模型有何区别。

混合架构：兼具两者优势

GLM-Image采用了Z.ai所称的“用于密集知识和高保真图像生成的自回归+扩散解码器”混合架构。这不仅仅是营销术语——该架构真正体现了图像合成的不同哲学思路。

自回归生成器是一个90亿参数的模型，初始化自GLM-4-9B-0414，并扩展了专门设计用于视觉标记的词汇表。该组件不直接生成图像，而是首先生成大约256个语义标记的紧凑编码，然后扩展为代表最终图像的1000至4000个标记。这个两阶段过程使模型能够在确定像素级细节之前规划和推理图像构成。

扩散解码器是一个独立的70亿参数组件，基于单流DiT（Diffusion Transformer）架构进行潜空间图像解码。该解码器的特别之处在于包含了一个Glyph Encoder文本模块——专门设计用于提升图像中文字渲染的准确性。这解决了扩散模型长期以来的弱点之一：生成可读且拼写正确的文本。

这两个组件之间的协同通过使用GRPO算法的解耦强化学习得到增强。自回归模块提供关注美学和语义对齐的低频反馈，提升指令遵循和艺术表现力；解码器模块则提供针对细节保真度和文本准确性的高频反馈，带来更真实的纹理和精准的文本渲染。

为什么混合架构重要

传统的潜空间扩散模型如Stable Diffusion、DALL-E 3和FLUX通过从随机噪声开始的迭代去噪过程生成图像。这种方法擅长产生视觉震撼的结果，但在精确文本渲染、复杂布局以及知识密集型场景中往往表现欠佳，而这些场景中准确性与美学同等重要。

GLM-Image的混合方法通过利用语言模型对文本、布局和语义关系的内在理解，在扩散解码器处理视觉渲染之前进行规划，解决了这些限制。其结果是能够生成信息图表、技术图解和文本密集型作品，准确度远超纯扩散模型。

性能基准：GLM-Image表现如何？

数字只能说明部分问题，但它们对于理解GLM-Image相较竞争对手的能力至关重要。Z.ai发布了涵盖多个评估框架的详尽基准数据。

文本渲染性能

这是GLM-Image真正擅长的领域。文本渲染历来是AI图像生成中最具挑战性的方面之一，即使是强大的模型也常常拼写错误或生成难以辨认的文字。GLM-Image在此取得了突破性表现：

模型	开源	CVTG-2K 英文	CVTG-2K 中文	单词准确率	NED	CLIPScore	平均
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

额外LongText-Bench结果（最新评测）：

模型	英文	中文
GLM-Image	95.57%	97.88%
GPT Image 1 [高]	95.60%	61.90%
Nano Banana 2.0	87.54%	73.72%

GLM-Image在CVTG-2K得分最高（英文0.9116，中文0.9557），在英文文本渲染上显著优于GPT Image 1（0.8569）。LongText-Bench对中文文本渲染的97.88%准确率尤为令人印象深刻，几乎完美，且无其他开源模型可匹敌。NED（归一化编辑距离）得分0.966表明文本准确度接近完美。虽然Seedream 4.5在单词准确率上略高，但它是闭源模型，使GLM-Image成为最佳开源选择。

一般文本到图像性能

在一般文本到图像基准测试中，GLM-Image依然与顶级专有模型竞争：

模型	开源	OneIG-Bench	TIIF-Bench	DPG-Bench 英文	DPG-Bench 中文	短提示	长提示
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

在一般图像质量方面，GLM-Image在DPG-Bench（英文）得分81.01，中文81.02，与DALL-E 3（74.96，70.81）等专有模型竞争，并显著优于开源选项如FLUX.1 Dev（71.09）和SD3 Medium（67.46）。

权衡：文本渲染与美学

基准数据揭示了明显的权衡：GLM-Image在文本渲染和知识密集型生成方面表现出色，但在纯美学质量上略逊于最顶尖模型。如果你的主要目标是生成视觉震撼且文本较少的艺术作品，DALL-E 3、Midjourney或Nano Banana 2.0可能仍更合适。但如果你需要准确文本、复杂布局或知识密集型作品（信息图表、图解、演示文稿），GLM-Image无疑是最佳开源选择。

硬件需求：运行GLM-Image需要什么

GLM-Image的160亿参数架构意味着它对计算资源有较高要求。了解这些需求有助于设定本地部署的合理预期。

GPU显存需求

由于混合架构，模型需要大量GPU显存：

分辨率	批量大小	类型	峰值显存	备注
2048×2048	1	文本到图像	~45 GB	最高质量，最慢
1024×1024	1	文本到图像	~38 GB	推荐起点
1024×1024	4	文本到图像	~52 GB	更高吞吐量
512×512	1	文本到图像	~34 GB	最快，质量较低
512×512	4	文本到图像	~38 GB	平衡选项
1024×1024	1	图像到图像	~38 GB	图像编辑

实际本地部署建议：

最低配置：单GPU，40GB+显存（如A100 40GB、A6000或双RTX 4090）
推荐配置：单GPU 80GB+显存或多GPU方案
CPU卸载：启用enable_model_cpu_offload=True时，显存需求可降至约23GB，但速度较慢

推理时间预期

基于单块H100测试：

分辨率	批量大小	端到端时间
2048×2048	1	~252秒（4分钟以上）
1024×1024	1	~64秒
1024×1024	4	~108秒
512×512	1	~27秒
512×512	4	~39秒

具体时间会因硬件不同而异。A100级GPU最快，消费级RTX 4090较慢但仍可用。

仅CPU推理

无GPU运行GLM-Image不适合生产使用。模型缺乏针对CPU推理优化的GGUF量化版本，计算需求极高，生成速度极慢。若无合适GPU硬件，建议使用API服务或HuggingFace Spaces演示。

安装与设置

由于GLM-Image近期发布且集成了transformers和diffusers，需从源码安装。

前置条件

Python 3.10及以上
支持CUDA的GPU，显存40GB+（或23GB启用CPU卸载）
50GB以上磁盘空间用于模型文件
Git用于克隆仓库

第1步：安装依赖

# 创建虚拟环境
python -m venv glm-image-env
source glm-image-env/bin/activate  # Linux/macOS
# 或：glm-image-env\Scripts\activate  # Windows

# 升级pip
pip install --upgrade pip

# 安装支持CUDA的PyTorch（根据需要调整CUDA版本）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 从GitHub安装transformers和diffusers
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git

第2步：下载模型

模型可在Hugging Face和ModelScope获取：

from diffusers import GlmImagePipeline
import torch

# 管道会自动下载模型
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image", 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="cuda"
)

也可手动下载以加快后续加载：

# 克隆模型文件
git lfs install
git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image

方法一：Diffusers管道（推荐）

使用diffusers管道是使用GLM-Image最简单的方式。

文本到图像生成

import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline

# 加载模型
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image", 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="cuda"
)

# 从文本提示生成图像
prompt = """一幅设计精美的现代美食杂志风格甜点食谱插图。
整体布局简洁明亮，标题为“覆盆子慕斯蛋糕食谱指南”，黑体加粗。
图像展示一张柔光近拍的浅粉色蛋糕，装饰有新鲜覆盆子和薄荷叶。
底部包含四个步骤框，配有高清照片展示制作过程。"""

image = pipe(
    prompt=prompt,
    height=32 * 32,  # 1024x1024
    width=36 * 32,   # 必须是32的倍数
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=1.5,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output_t2i.png")

图像到图像生成

GLM-Image还支持图像编辑、风格迁移和变换：

import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
from PIL import Image

# 加载模型
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image", 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="cuda"
)

# 加载参考图像
image_path = "reference_image.jpg"
reference_image = Image.open(image_path).convert("RGB")

# 定义编辑提示
prompt = "将这幅肖像转换为水彩画风格，边缘柔和，色彩柔和"

# 生成编辑后的图像
result = pipe(
    prompt=prompt,
    image=[reference_image],  # 可输入多张图像
    height=33 * 32,  # 即使与输入相同也必须设置
    width=32 * 32,   # 即使与输入相同也必须设置
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=1.5,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]

result.save("output_i2i.png")

提升效果的小贴士

根据我的测试，以下建议能提升输出质量：

用引号括起文本：任何希望在图像中呈现的文字都应加引号
使用GLM-4.7增强提示：官方推荐先用GLM-4.7对提示进行增强
温度设置：默认temperature=0.9，topp=0.75，降低温度可提高稳定性
分辨率必须是32的倍数：模型严格要求
显存不足时启用CPU卸载：enable_model_cpu_offload=True可将显存需求降至约23GB

方法二：SGLang用于生产部署

对于需要更高吞吐量的生产环境，SGLang提供了优化的服务方案。

安装

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.git

启动服务器

sglang serve --model-path zai-org/GLM-Image

API调用

文本到图像示例（curl）：

curl http://localhost:30000/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org/GLM-Image",
    "prompt": "夜晚的赛博朋克城市天际线，霓虹灯牌同时显示英文和中文",
    "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']))"

图像编辑示例（curl）：

curl -s -X POST "http://localhost:30000/v1/images/edits" \
  -F "model=zai-org/GLM-Image" \
  -F "[email protected]" \
  -F "prompt=将背景更改为热带海滩" \
  -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']))"

真实应用场景

通过测试，我发现GLM-Image在以下几个具体应用中表现尤为出色。

信息图表与数据可视化

GLM-Image擅长生成信息密集且文本准确性要求高的图形：

任务：“制作一张关于气候变化统计的数据图表。
包含一张1900-2020年温度上升的柱状图，标签为‘全球温度异常（°C）’和‘年份’。
添加一张能源来源的饼图，标签为‘可再生能源35%’，‘天然气30%’，‘煤炭25%’，‘核能10%’。”

模型生成的图表标签拼写正确，数据表现准确——这是纯扩散模型常犯错误的地方。

产品营销资料

在电商和营销领域，GLM-Image能生成带有可读文本的产品展示：

任务：“一张无线耳机的生活方式照片，摆放在极简桌面上。
文字覆盖为‘超越声音界限’，采用现代排版。
产品规格文字包括‘40小时电池续航’，‘主动降噪’，‘蓝牙5.3’，字体为简洁无衬线体。”

教育内容

教师和内容创作者可生成带插图的说明：

任务：“一张展示细胞有丝分裂阶段的生物学图解。
标签包括‘前期’、‘中期’、‘后期’、‘末期’，配有简化的各阶段插图。
顶部标题为‘有丝分裂：细胞分裂过程’。”

带文本的数字艺术

GLM-Image能处理带有整合文本的艺术作品：

任务：“一张复古风格电影海报设计。
标题文字为‘最后的冒险’，采用戏剧性衬线字体。
背景为边境山脉和夕阳景色。
副标题为‘2026年夏季上映’，字体较小且装饰性强。”

GLM-Image与竞品对比

了解GLM-Image与其他模型的对比，有助于选择合适的模型。

GLM-Image vs. DALL-E 3

DALL-E 3依然是最易用的商业选项，提示遵循能力极佳。但GLM-Image在文本渲染基准（CVTG-2K 91.16%对比无数据）和DPG-Bench得分（81.01对比74.96）上优于DALL-E 3。需要准确文本的应用，GLM-Image更合适。DALL-E 3在纯美学质量和通过ChatGPT界面易用性上占优。

GLM-Image vs. Stable Diffusion 3

SD3 Medium完全开源，但在DPG-Bench（67.46对比81.01）上落后GLM-Image。SD3开源特性允许更多定制和微调，但GLM-Image开箱即用的质量更好，尤其是文本密集图像。SD3需要更多提示工程以达到相似效果。

GLM-Image vs. FLUX.1 Dev

FLUX.1 Dev开源且生成高质量图像，但文本渲染和复杂构图表现欠佳。GLM-Image的混合架构在需要准确文本或结构化布局的场景中更具优势。FLUX.1运行更快更高效，适合文本准确性要求不高的快速迭代。

GLM-Image vs. 谷歌Nano Banana Pro

Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）是谷歌最新专有模型，性能优异。其美学基准得分更高（DPG-Bench 91.00对比81.01），但闭源且需谷歌API访问。GLM-Image免费开源，在文本渲染上击败Nano Banana Pro（CVTG-2K英文0.9116对比0.7788）。

对比总结

模型	文本渲染	综合质量	开源	适用场景
GLM-Image	✅ 优秀	✅ 良好	✅ 是	文本密集、知识图形
DALL-E 3	中等	✅ 优秀	❌ 否	通用创意作品
SD3 Medium	较差	中等	✅ 是	定制、微调
FLUX.1 Dev	较差	✅ 良好	✅ 是	快速迭代、艺术
Nano Banana Pro	良好	✅ 优秀	❌ 否	高端商业应用

免费测试选项：安装前先试用

不同于某些需本地安装的模型，GLM-Image提供多种测试途径，方便在投入本地部署前体验。

HuggingFace Spaces（快速测试推荐）

已有23+个Spaces运行GLM-Image，配置各异：

最佳整体体验：

multimodalart/GLM-Image - 功能齐全界面
akhaliq/GLM-Image - 简洁清爽界面

增强版本：

fantos/GLM-IMAGE-PRO - 专业功能和设置

这些Spaces无需安装或GPU即可立即使用，适合测试提示和评估输出质量。

Fal.ai平台

Fal.ai提供托管GLM-Image推理及API访问：

网址：https://fal.ai
特点：无服务器推理，API端点
价格：按使用付费，含免费额度
适用：无需基础设施管理的生产应用

Z.ai API平台

Z.ai提供GLM-Image官方API访问：

文档：https://docs.z.ai/guides/image/glm-image
聊天界面：https://chat.z.ai
适用：大规模应用集成

YouTube教程

多位创作者发布了GLM-Image功能演示：

“GLM-Image来了——测试Z AI新图像生成与编辑模型”，Bijan Bowen（2026年1月）
- 链接：https://www.youtube.com/watch?v=JRXAd-4sB8c
- 涵盖本地测试、多种提示类型、图像编辑
演示包括电影海报生成、肖像编辑、风格迁移和图像操作

测试建议

选项	费用	需设置	适用场景
HuggingFace Spaces	免费	无	初步测试、演示
Fal.ai	按用量付费	无	生产API
GLM-Image Online	免费额度	无	商业设计
Z.ai API	按用量付费	API密钥	企业集成
本地部署	免费（仅硬件）	GPU + 设置	完全控制、定制

额外测试平台

GLM-Image Online (https://glmimage.online)

商业级AI设计工作室
支持中英文
提供免费额度
适合专业设计和商业内容创作

我的建议：先从HuggingFace Spaces评估模型能力，再根据需求选择GLM-Image Online进行专业设计，或使用Fal.ai进行生产API集成。

常见问题排查

基于我的经验和社区反馈，以下是常见问题及解决方案。

CUDA显存不足

问题：“CUDA out of memory”推理时出错

解决方案：

启用CPU卸载：

pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    enable_model_cpu_offload=True  # 显存降至约23GB
)

使用较低分辨率（512×512代替1024×1024）
批量大小减至1
运行间清理GPU缓存：torch.cuda.empty_cache()

推理速度慢

问题：生成时间远超预期

解决方案：

GLM-Image架构本身较慢，1024×1024图像约需60-90秒
使用更低分辨率（512×512）加快速度，约27秒
确保无其他GPU进程占用资源
生产环境可考虑使用SGLang优化服务

文本质量差

问题：生成图像中文字拼写错误或难辨认

解决方案：

用引号括起希望渲染的文本
使用简短且简单的文本字符串
提高分辨率（更高分辨率提升文本清晰度）
尝试官方仓库中的提示增强脚本

分辨率错误

问题：“Resolution must be divisible by 32”错误

解决方案：

始终使用32的倍数尺寸：512、768、1024、1280、1536、2048
模型严格执行此限制，无例外
检查高度/宽度计算：如height=32 * 32即1024

安装失败

问题：pip或git安装时报错

解决方案：

创建全新虚拟环境
先安装正确CUDA版本的PyTorch

使用git lfs下载大文件：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image

确认Python版本为3.10及以上

限制与注意事项

GLM-Image并非完美，了解其限制有助于合理预期。

当前限制

推理速度：混合架构比纯扩散模型慢。1024×1024图像在H100上约需60秒，消费级GPU更慢。
硬件需求：40GB+显存限制本地部署于高端GPU。CPU卸载可用但速度慢。
美学权衡：虽具竞争力，但在纯视觉艺术质量上落后于Nano Banana Pro、DALL-E 3等顶尖模型。
优化仍在完善：vLLM-Omni和SGLang自回归加速支持仍在集成中，未来有望提升性能。
量化有限：与LLM不同，GLM-Image缺乏广泛可用的CPU推理或边缘部署量化版本。

何时考虑替代方案

快速艺术迭代：使用DALL-E 3、Midjourney或FLUX.1
仅CPU部署：考虑量化的Stable Diffusion变体
极致视觉质量：Nano Banana Pro或专有API可能值得投入
实时应用：当前架构不适合实时使用

GLM-Image的未来

GLM-Image代表开源图像生成的重要一步，以下发展值得关注。

预期改进

vLLM-Omni集成：显著提升推理速度
SGLang自回归加速：团队积极集成加速优化
量化开发：社区可能开发GGUF或GPTQ量化版本
微调变体：预计推出LoRA适配器及特定场景专用版本

更广泛影响

GLM-Image的混合架构预示着语言模型与图像生成边界的模糊。语义规划加高保真合成的理念，未来可扩展至视频、3D及其他模态。

对开源社区而言，GLM-Image证明工业级图像生成无需依赖专有模型。研究者、开发者和创作者现可获得此前被昂贵订阅或企业协议锁定的能力。

结论：GLM-Image值得使用吗？

经过广泛测试和对比，以下是我的评估。

优势

✅ 最佳开源文本渲染：91.16% CVTG-2K得分，除闭源Seedream外领先所有竞争者
✅ MIT开源许可：完全免费，支持商业和个人使用
✅ 混合架构：结合语义理解与高保真生成
✅ 支持图像到图像：集编辑、风格迁移和变换于一体
✅ 活跃开发：持续更新，社区活跃

注意事项

⚠️ 硬件需求高：40GB+显存限制本地部署
⚠️ 比扩散慢：1024×1024图像生成需60秒以上
⚠️ 仍在成熟中：优化和量化尚未完善

我的建议

如果你：

需要生成图像中准确的文本
偏好开源方案而非专有API
拥有合适GPU硬件
构建知识密集型图像生成应用

GLM-Image是极佳选择。

若你：

追求极致速度（可选FLUX.1或SD3）
缺乏GPU资源（可用HuggingFace Spaces或API）
纯粹追求美学质量（可用DALL-E 3或Nano Banana Pro）

则可考虑其他方案。

对我个人工作流而言，GLM-Image已成为涉及文本或结构化布局项目的默认选择。准确度提升值得稍长的生成时间，MIT许可也带来专有方案无法比拟的灵活性。