腾讯混元大模型升级 文生图片和代码能力提升

10月26日，腾讯宣布混元大模型升级，正式对外开放“文生图”功能，展示了其在图像自动生成领域的领先能力。升级后的腾讯混元中文能力整体超过GPT3.5，代码能力大幅提升20%，达到业界领先水平。

腾讯对外展示了混元大模型图片生成能力，在语义理解、内容合理和画面质感方面，都做了改善。另外，大模型也用来帮助腾讯内部员工提高效率，减少工作量，用来编写代码。腾讯多个工作平台已经接入大模型。

据介绍，腾讯混元大模型正在不断强化图片、视频、音频等各类模态的处理能力，相关成果也将很快面向外界推出。

文生图

文生图是AIGC领域的核心技术之一，对模型算法、训练平台、算力设施有较高要求。腾讯最早在广告场景进行AI自动生成图像的探索，相比其他大模型，腾讯混元的文生图应用，在人像真实感、场景真实感上有比较明显的优势，同时，在中国风景、动漫游戏等场景等生成上有较好的表现。

在人脸画像方面，输入提示词“生成可爱的亚洲4岁女孩穿着棉质连衣裙，大眼睛，古代中国，摄影风格，汉服”，腾讯混元大模型生成如下：

腾讯认为，大模型很好的理解了“棉质连衣裙”、“汉服”等内容，同时在风格上，也通过建筑和风景等衬托，很好的展示了“古代中国”的风格要求。

此外，输入提示词“一个城市CBD办公楼，现代化设计，高层建筑，玻璃幕墙，近景拍摄，摄影风格，摄影照片”，腾讯混元大模型也交出了比较好的作品。

大模型文生图的难点体现在对提示词的语义理解、生成内容的合理性以及生成图片的效果。针对这三个技术难点，腾讯进行了专项的技术研究，提出了一系列原创算法，来保证生成图片的可用性和画质。

在语义理解方面，腾讯混元采用了中英文双语细粒度的模型。模型同时建模中英文实现双语理解，并通过优化算法提升了模型对细节的感知能力与生成效果，避免多文化差异下的理解错误。

在内容合理性方面，AI生成人体结构和手部经常容易变形。混元文生图通过增强算法模型的图像二维空间位置感知能力，并将人体骨架和人手结构等先验信息引入到生成过程中，让生成的图像结构更合理，减少错误率。

在画面质感方面，混元文生图基于多模型融合的方法，提升生成质感。经过模型算法的优化之后，混元文生图的人像模型，包含发丝、皱纹等细节的效果提升了30%，场景模型，包含草木、波纹等细节的效果提升了25%。

目前该功能已经被用于素材创作、商品合成、游戏出图等多项业务中，在广告业务下的多轮测评中，腾讯混元文生图的案例优秀率和广告主采纳率分别达到86%和26%，均高于同类模型。

写代码

过去一个月，腾讯混元大模型代码、数学能力大幅提升。经过对32种主流语言代码文件、各类计算机书籍和博客的学习增训，腾讯混元代码处理水平提升超过20%，代码处理效果胜出ChatGPT6.34%，在HumanEval公开测试集指标上全面超过Starcoder、Codellama等业界头部开源代码大模型。

只需输入简单的指令如“帮我用前端语言实现一个贪吃蛇”，腾讯混元便能自动生成可运行的代码，快速制作出一个贪吃蛇小游戏。此外，腾讯混元还支持Python、C++、Java、Javascript等多种语言的指令生成，比如输入“用Python画红色的心形线”，腾讯混元会提供代码库选择、安装命令、绘制代码等具体操作步骤的指引。

腾讯内部目前已经有多个开发平台接入了腾讯混元大模型，工程师们可以使用腾讯混元来进行代码生成、代码补全、代码漏洞检测和修复、表格数据处理、数据库查询等工作。

比如，在IDE编程场景中，腾讯工蜂Copilot通过接入混元大模型，可根据注释生成对应代码，或基于上下文智能补全代码，大大提高了编程效率。混元大模型还可以帮助用户进行代码漏洞检测和修复，保障软件开发过程中的安全性。

腾讯混元大模型持续升级背后，有腾讯自研一站式机器学习平台Angel的支撑。AngelPTM训练框架可提供高效的分布式训练解决方案，训练速度相比业界主流框架提升1倍；自研AngelHCF训练框架，具备从蒸馏、微调、压缩到模型加速的完整能力，支持多种模型并行，保证模型的最小化部署及最大化吞吐，推理速度相比业界主流框架FasterTransformer快1.3倍。

作为实用级的通用大模型，腾讯混元大模型的应用场景丰富多样。目前，超过180个腾讯内部业务已接入腾讯混元，包括腾讯会议等。