7月4日，腾讯宣布混元文生图打标模型“混元Captioner”正式对外开源。该模型支持中英文双语，针对文生图场景进行专门优化，可帮助开发者快速制作高质量的文生图数据集。
相比起业界的开源打标模型，混元Captioner模型能更好的理解与表达中文语义，输出的图片描述更为结构化、完整和准确，并能准确识别出常见知名人物与地标。模型还支持开发者自行补充和导入个性化的背景知识。
面向文生图、支持中英文，提升数据质量
数据集就像AI训练的教材。训练数据集的质量，影响着模型生成内容的效果。因此，文生图开发者往往需要对原始图片进行清晰、全面的标注，制作高质量的数据集，才能训练出来一个语义理解准确、绘画技艺高超的文生图大模型。
借助打标模型，开发者可以快速生成高质量数据集。具体来说，文生图开发者将原始图片集导入混元Captioner，后者将生成高质量标注;也可以导入图片与原始描述，利用混元Captioner过滤其中的无关信息，并完善和优化图片描述，以提高数据质量。
目前，业界对于图片描述文本的生成，主要使用通用多模态Captioner模型，存在描述过于简单或繁琐（与画面描述的无关信息过多）、缺少背景知识导致无法识别知名人物和地标等问题，并且许多模型并非中文原生，中文描述不够准确。
混元Captioner对图片描述进行结构化与准确度提升
混元Captioner的背景知识更为完善
混元Captioner模型针对文生图场景专门进行优化:构建了结构化的图片描述体系;并在模型层面，通过注入人工标注、模型输出、公开数据等多种来源提升Caption描述的完整性;并注入知名文学作品形象、地标、食物、动物、中国元素与知识等大量背景知识，让模型输出的描述更为准确、完整。
混元Captioner模型构建了结构化的图片描述体系
众多开发者关注，成受欢迎国产DiT开源模型
在对外开源打标模型的同时，腾讯混元文生图大模型（混元DiT）宣布开源小显存版本，仅需6G显存即可运行，对使用个人电脑本地部署的开发者十分友好，该版本与LoRA、ControlNet等插件，都已适配至Diffusers库;并新增对Kohya图形化界面的支持，让开发者可以低门槛地训练个性化LoRA模型;同时，混元DiT模型升级至1.2版本，在图片质感与构图方面均有所提升。
作为头个中文原生DiT开源模型，混元DiT自全面开源以来，一直持续建设生态。6月，混元DiT发布的专属加速库，可将推理效率进一步提升，生图时间缩短75%;并进一步开源了推理代码;发布LoRA和ControlNet等插件。于此同时，模型易用性大幅提升，用户可以通过Hugging Face Diffusers快讯调用混元DiT模型及其插件，或基于Kohya和ComfyUI等图形化界面训练与使用混元DiT。
目前，在众多开发者的支持下，混元DiT发布不到2个月，Github Star数已经超过2.6k，成为受欢迎的国产DiT开源模型。
