腾讯混元图像模型 2.1 上新开源：原生 2K 生图、中英文输入

9 月 10 日消息，，支持原生 2K 生图和中英文原生输入。

腾讯还同步开源了“PromptEnhancer 文本改写模型”，输入“画一只可爱的猫”，会自动补全“橘色短毛猫趴在格子桌，爪边放饼干，水彩风”；支持中英文双向转换，用中文说“画带‘Dream’的星空蛋糕”，也能精准呈现，避免“表达模糊”。

混元图像模型 2.1 支持长达 1k tokens 的复杂语义超长 prompt，支持多主体分别描述与精确生成。

混元图像模型 2.1 对图像中文字的渲染和场景细节的把控更为稳定，减少了常见的文字错误与理解偏差。

混元图像模型 2.1 还支持生成各种风格，如真实感人物、漫画与搪胶手办等。

混元图像模型 2.1 还有以下亮点：

• 双通道文本编码器，同时使用通用和文字编码器：

• 视觉-语言多模态编码器，更好地理解场景描述、人物动作和细节需求。
• 多语言的 ByT5 文本编码器，增强模型的文字渲染能力。

• VLM + 专家模型的结构化 Caption：

• 结构化 caption 提供多层次的语义信息，大幅提升模型在复杂语义上的响应能力。
• 创新性引入 OCR agent 和 IP RAG，补齐通用 VLM captioner 在密集文本和世界知识描述短板。

• 两阶段模型架构：

• 文生图模型：单双流网络架构，17B 模型参数。
• Refiner 模型：采用类似图生图的条件生成结构，能显著减少畸形，同时进一步提升图像的质感和清晰度。

• 两阶段强化后训练：SFT 和 RL 两阶段后训练，自研 Reward Distribution Alignment 强化学习算法，创新性引入高质量图片作为 chosen 样本，强化效果稳定提升
• 高压缩率 VAE，大幅提升训练推理效率：

• 32 倍压缩率 VAE：dit 模型 token 输入数极大降低，对齐 VAE 与 dinov2 特征空间, 训练难度降低。2K 图生成耗时与同类模型 1K 图生成耗时持平。
• 多分辨率的 repa loss：用于加速模型收敛

• meanflow 推理加速：首次在工业级模型上跑通 meanflow，推理步数由 100 步 –> 8 步、显著提升蒸馏效果
• 混元文本改写模型（PromptEnhancer）：首个系统化的工业级改写模型，通过 SFT 训练和 GRPO 训练，使得文本生成的图像语义大幅度提升，同时提出了 AlignEvaluator 涵盖 6 大类 24 个细粒度考点的奖励模型，PromptEnhancer 支持同时中英文改写。

1AI附混元图像模型 2.1 开源地址如下：

https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1

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