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(AI生成的图像用于LLAMA 4多模态模型，开放权重：8B文本+2M图像，70B文本+7M图像70B，文本+21M图像，70B文本+71M图像)

Meta的AI图像生成器令人印象深刻且速度快！我很好奇，扎克伯格是否曾暗示过将其公开的计划？我知道即使他们这样做，在个人PC上运行图像生成模型与仅使用文本模型有很大不同。然而，如果他们真的发布它，那将是一个游戏规则的改变者！

我看到关于Meta的新视频和图像生成工具Emu的讨论，该工具在11亿张图像上进行了训练，但尚未向公众开放。许多人希望它能像Llama模型一样开源。拥有一个不是现有工具修改版的新系统，比如Stable Diffusion，那将是非常棒的。 你怎么看？你会对看到Meta开源他们的图像模型感到兴奋吗，还是你认为这希望太大了？

讨论总结

本次讨论主要围绕Meta公司是否应该开源其图像生成模型展开，涵盖了技术影响、商业策略、行业变革等多个方面。评论者们对开源的定义、实际应用、潜在影响进行了深入探讨，同时也关注了模型在不同设备上的运行能力、对创意产业的影响以及可能带来的风险。总体上，讨论呈现出对开源技术的期待与担忧并存的态度。

主要观点

  1. 👍 开源Meta的图像模型可能会推动更小、更高效版本的开发。
    • 支持理由：开源将促进技术进步和创新，使更多设备能够运行这些模型。
    • 反对声音：目前已有高质量的免费模型，开源可能不会带来革命性的变化。
  2. 🔥 开源不仅仅是发布二进制模型，还应包括源数据集和训练环境的源代码。
    • 正方观点：真正的开源应允许用户自由检查、修改、增强和分享。
    • 反方观点：发布模型权重而不包括训练数据和源代码，更像是发布免费软件而非真正的开源。
  3. 💡 图像生成模型在游戏开发、广告和市场营销等行业中具有显著的影响。
    • 解释：新兴的图像生成模型如Kolors、SD3等在实际应用中表现良好，具有发展潜力。
  4. 👀 Meta可能不会开放其图像模型，因为计划将其出售。
    • 解释：商业利益可能是Meta不开放模型的原因。
  5. 🤔 LLMs可以被用于快速生成虚假新闻，增加点击量和广告收入。
    • 解释：这种做法不需要关注内容的准确性或质量，可能对新闻伦理构成威胁。

金句与有趣评论

  1. “😂 Mescallan：I can’t imagine the impact would be any more than SDXL, and almost no one will be able to run a video model locally anyway.”
    • 亮点：对图像生成模型本地运行的可行性表示怀疑。
  2. “🤔 LightAmbr：Running a large image generation model on a personal computer might be too hard for most users at first, but open-sourcing Meta’s image model could be a game-changer.”
    • 亮点：强调开源可能带来的变革性影响。
  3. “👀 RealBiggly：I already have local AI running in Krita for that, via a plugin.”
    • 亮点：展示本地AI在实际软件中的应用。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对开源技术的期待和乐观，也有对其潜在风险和商业策略的担忧。主要分歧点在于开源的真正含义、实际应用以及对行业和社会的潜在影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：开源图像生成模型的定义和实际应用。
  • 潜在影响：对创意产业、新闻伦理和软件开发可能带来深远影响。