GLM-Image: SOTA-модель генерации текста в изображениях без CUDA | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
16 Янв 2026 • Инструмент

GLM-Image: китайский монстр для текста в картинках, который игнорирует NVIDIA

Как GLM-Image с гибридной AR+Diffusion архитектурой работает на Huawei Ascend, обходит Stable Diffusion в CVTG-2K и доступен с MIT-лицензией.

Когда NVIDIA — не единственный вариант

Попробуйте сгенерировать постер для мероприятия. Любой постер. Со словами. Сейчас попробуйте.

Midjourney выдаст красивую абстракцию с каракулями вместо логотипа. Stable Diffusion нарисует текст, который прочитает только шизофреник. DALL-E 3 справится лучше, но попросит денег и интернет.

Проблема генерации читаемого текста в изображениях — боль всей индустрии. Модели учатся на картинках, а не на шрифтах. Результат — элегантные иероглифы из параллельной вселенной.

GLM-Image решает это. Не просто решает — показывает State-of-the-Art результаты на бенчмарке CVTG-2K. И делает это без единой строчки CUDA-кода.

Архитектура, которая не боится слов

Что внутри? Гибрид. Авторегрессия плюс диффузия.

💡
AR-часть (на базе GLM-4) понимает, что нужно нарисовать. Diffusion-часть — рисует. Вместе они работают как архитектор и строитель: один говорит "здесь должна быть вывеска с текстом 'Открыто до 23:00'", второй — рисует эту вывеску с читаемыми буквами.

Сравните с обычными диффузионными моделями. Те пытаются и понять промпт, и нарисовать, и текст вписать — всё сразу. Как шеф-повар, который сам выращивает овощи, ловит рыбу и сервирует стол. Получается посредственно.

МодельТочность текста (CVTG-2K)Зависимость от NVIDIA
GLM-Image67.8%Нет
Stable Diffusion 3~45-50%Полная
DALL-E 3~60% (оценка)API только

MindSpore и Ascend: альтернатива, которая работает

Здесь начинается интересное. GLM-Image написан для MindSpore — фреймворка Huawei. Обучали на чипах Ascend.

Зачем это нужно, если у вас есть RTX 4090? А если её нет?

  • Китайские компании под санкциями
  • Лаборатории с бюджетным железом
  • Разработчики на AMD (помните ту боль с генерацией на AMD?)
  • Любой, кто устал от монополии CUDA

Веса выложили на Hugging Face с MIT-лицензией. Можно качать, менять, коммерциализировать. Никаких "только для исследований" или "запросите доступ у нас".

Практический пример: создаёте сервис генерации постеров для локальных кафе. Нужно вставлять их названия, адреса, время работы. GLM-Image сделает это с читаемым текстом. Stable Diffusion — нарисует красивые кофейные зёрна с абракадаброй вместо "Coffee Time до 22:00".

Кому это реально нужно?

Не всем. Если вы генерируете портреты котиков в шляпах — продолжайте использовать SD или Qwen-Image.

GLM-Image для конкретных задач:

  1. Маркетологи и дизайнеры — баннеры, постеры, реклама с текстом
  2. Разработчики образовательных материалов — карточки с терминами, схемы с подписями
  3. Создатели контента — мемы с точным текстом, инфографика
  4. Компании под санкциями — альтернатива без CUDA

Технический долг? Да. MindSpore не PyTorch. Документация частично на китайском. Сообщество меньше.

Но работает. И работает хорошо.

Что будет дальше с такими моделями?

Тренд ясен: специализация. Универсальные модели-монстры вроде SD3 проигрывают в конкретных задачах.

GLM-Image — первый серьёзный игрок в нише "текст в изображениях". Следующим шагом станет:

  • Поддержка конкретных шрифтов (задал промпт "текст шрифтом Comic Sans" — получил Comic Sans)
  • Работа с многострочным текстом и выравниванием
  • Интеграция с векторной графикой (SVG вместо растров)

Пока остальные спорят, Vulkan против CUDA или какой бэкенд выбрать для VLM в 2026, GLM-Image просто решает проблему. Без NVIDIA. Без подписок. С MIT-лицензией.

Совет напоследок: если планируете проект с генерацией изображений с текстом — скачайте GLM-Image сейчас. Пока он весит 14GB, а не 140GB как некоторые монстры. И пока его не заблокировали "для вашей же безопасности".

Иногда альтернатива — не просто альтернатива. Иногда она лучше оригинала.

←
На главную