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LongCat 圖片

用 LongCat-Image 輕鬆製作專業海報和 UI 設計稿。這款開源模型精通雙語文字與複雜編輯,讓您的創意完美呈現。

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什麼是 LongCat-Image?

LongCat-Image 是一款由美團開發、擁有 60 億參數 (6B) 的頂尖文生圖基礎模型。LongCat 旨在彌補重量級商業模型與高效開源解決方案之間的差距,專攻高品質的文字渲染與精確的指令執行能力。

模型規格

參數

說明

開發者

美團 (Meituan)

消耗

每張圖片 30 積分

速度

極速 (<15秒)

文字渲染

原生支援中英文(高準確度)

視覺風格

寫實、商業感、簡潔設計

最大解析度

1K

核心特點

Feature image

高效能 6B 架構

LongCat-Image 挑戰了追求巨量參數的業界趨勢。透過優化的 6B 密集結構,它提供了比 SDXL 或 Flux 更快的推理速度與更低的顯示記憶體 (VRAM) 消耗,同時在商業任務的視覺品質上毫不妥協。

Feature image

原生雙語文字渲染

該模型採用專門的 tokenizer 和課程學習策略,解決了文字「亂碼」的問題。這與 z-image 等超輕量級開源模型形成鮮明對比;雖然 z-image 以體積小著稱,但其文字渲染品質遠不如 LongCat,經常會出現無法辨識的瑕疵或亂碼文字。

Feature image

基於指令的圖片編輯

此生態系統包含了 LongCat-Image-Edit 變體模型,專為精確的圖片處理而設計。使用者可以使用自然語言指令修改現有圖片,同時嚴格保留原主體的結構完整性與特徵。

提示詞指南

為了讓 LongCat-Image 達到理想效果(特別是生成文字時),請遵循以下格式規則:

  • 文字觸發:必須將想要生成的文字放在雙引號 "" 內。

    • 錯誤示範: A sign that says Open

    • 正確示範: A neon sign that reads "Open"

  • 結構: [主體描述], [風格/光效], [文字要求]

  • 範例 1 (廣告):

    • 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.

  • 範例 2 (雙語):

    • Traditional Chinese new year poster, red background with gold patterns, large calligraphy text in center reads "龍年大吉", vector art style.

使用場景

電子商務與行銷素材:輕鬆製作可直接投入生產的橫幅海報和產品背景。LongCat-Image 擅長以寫實方式將品牌名稱和標語直接置於包裝或看板上,大幅降低對外部修圖軟體進行文字疊加的依賴。

使用者介面 (UI) 原型設計:設計師可以生成帶有清晰預位文字的手機 App 介面和網站標頭。這有助於快速構思佈局,確保文字元素與視覺協調一致,為客戶提供逼真的最終產品預覽。

精確素材修改:利用編輯功能,創意專業人士可以修改圖片中的特定元素(例如更換模特兒的服裝或調整拍攝時段),而不會導致畫面其它部分變形。

為什麼選擇 Somake

1

即時雲端部署

Somake 為您打破硬體屏障。在地端運行 LongCat-Image 需要龐大的 GPU 資源;Somake 透過優化的雲端基礎設施提供即時、高速的模型存取,讓您無需設定即可在數秒內生成圖片。

2

生產級工作流

我們將 LongCat 整合進專業的作業流程中。Somake 支援在生成與編輯模式間無縫切換,並提供放大與精修工具,簡化從提示詞到最終素材的產出過程。

3

全球市場就緒

Somake 發揮 LongCat 獨特的雙語優勢來服務國際團隊。無論您的目標是西方市場還是龐大的亞太受眾,我們的整合服務都能確保您的視覺內容語意準確且符合文化語境。

常見問題 (FAQ)

是的。該模型是在 Apache 2.0 許可證下發布的,通常允許商業用途。請查看 Somake 上的具體授權條款以獲取完整合規詳情。

LongCat 的參數規模 (6B) 較小,因此速度更快且效率更高。雖然 Midjourney 可能提供更具風格化的藝術抽象感,但 LongCat 在商業準確性上更勝一籌,特別是在文字渲染和遵循複雜結構指令方面。

請確認您在提示詞中的文字周圍使用了雙引號 ""。這是特定的觸發機制,會引導模型切換至文字渲染注意區塊。

該模型極具彈性,但在標準長寬比(1:1, 3:4, 4:3, 16:9)且解析度在 1024x1024 或更高時表現最佳。若需印刷品質,建議以此尺寸生成後使用 Somake 內建的放大工具 (Upscaler)

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