想轻松制作专业海报和UI设计图?试试LongCat-Image吧!这款开源模型能完美处理中英双语文字,复杂编辑也不在话下。
LongCat-Image 是由美团开发的一款处于行业领先地位的 60 亿参数(6B)文本生成图像基座模型。该模型旨在填补重型商业闭源模型与高效开源方案之间的空白,专攻高保真文本渲染和精准的指令遵循能力。
参数项目 | 详细说明 |
|---|---|
开发者 | 美团 (Meituan) |
消耗额度 | 每张图 30 积分 |
生成速度 | 极速(<15秒) |
文本渲染 | 原生支持中英双语(高准确率) |
视觉风格 | 写实摄影、商业风、简洁设计 |
最高分辨率 | 1K |
LongCat-Image 敢于向行业盲目追求超大参数量的趋势发起挑战。通过优化 6B 稠密结构,它在提供远超 SDXL 或 Flux 的推理速度和超低显存占用的同时,在商业任务的视觉质量上毫不妥协。
该模型采用专门的分词器和课程学习策略,彻底解决了“乱码”问题。这与 z-image 等超轻量化开源模型形成鲜明对比:虽然 z-image 以小巧著称,但其文本渲染质量远逊于 LongCat,经常会出现无法辨认的伪影或文字乱码。
该生态系统包含 LongCat-Image-Edit 变体模型,专门用于精确的图像操作。用户可以通过自然语言指令修改现有图像,同时严格保留原图的主体结构和特征。
为了让 LongCat-Image 发挥最佳效果(尤其是生成文字时),请遵循以下格式规则:
文字触发词: 你必须将想要生成的文字放在英文双引号 "" 中。
错误写法: A sign that says Open
正确写法: A neon sign that reads "Open"
提示词结构: [主体描述], [风格/光影], [文本要求]
示例 1(广告策划):
Professional product shot of a juice bottle on a podium, surrounded by oranges, splash of water, text on label reads "Fresh", 8k resolution, cinematic lighting.(领奖台上的果汁瓶专业产品照,橙子环绕,水花溅起,标签文字为“Fresh”,8K分辨率,电影级灯光)
示例 2(中英双语):
Traditional Chinese new year poster, red background with gold patterns, large calligraphy text in center reads "龙年大吉", vector art style.(中国传统新年海报,红色背景金色花纹,中心大幅书法文字为“龙年大吉”,矢量艺术风)
电商与营销素材:创作可直接投入使用的 Banner 海报和产品背景图。LongCat-Image 擅长以写实方式将品牌名和标语直接融入包装或招牌中,大幅减少了后续使用修图软件添加文字的需求。
用户界面 (UI) 原型设计:设计师可以生成带有清晰占位文字的手机 App 界面或网站页头。这有助于快速构思布局,让文字元素与视觉画面高度统一,为客户提供更真实的预览效果。
精准素材修改:利用编辑功能,创意专业人士可以修改图像中的特定元素(例如更换模特的服装或调整光影时间段),且不会导致画面的其他部分走样。
Somake 帮你消除了硬件门槛。LongCat-Image 在本地运行时对 GPU 资源有一定要求,而 Somake 通过优化的云端基础设施提供即时、高速的模型访问,无需任何配置,几秒钟内即可出图。
我们将 LongCat 集成到了专业的工作流程中。Somake 支持在“生成”和“编辑”模式间无缝切换,并提供放大和精修工具,让从输入 Prompt 到获得最终成品的过程一气呵成。
Somake 利用 LongCat 独特的双语优势为国际团队服务。无论你的目标是西方市场还是庞大的亚太受众,我们的集成都能确保你的视觉内容在语言上准确、在文化上契合。
是的。该模型基于 Apache 2.0 协议开源,通常允许商业用途。请查阅 Somake 上的具体许可条款以确保完全符合合规要求。
LongCat 由于参数量较小(6B),速度更快且效率更高。虽然 Midjourney 可能在艺术抽象风格上更胜一筹,但 LongCat 在商业准确性方面表现更佳,特别是在文字渲染和遵循复杂结构指令方面。
请确保你在 Prompt 中为文字加上了英文双引号 ""。这是告诉模型切换到专门的文字渲染注意力模块的特定“触发开关”。
模型表现灵活,但在标准长宽比(1:1, 3:4, 4:3, 16:9)且分辨率在 1024x1024 或更高时效果最佳。对于印刷级画质,我们建议在此尺寸下生成后,使用 Somake 内置的图像放大器 (Upscaler)。