快手Kolors可图大模型应用深度剖析

在人工智能的快速发展中，文本到图像生成技术以其独特的魅力和广泛的应用前景，吸引了众多研究者和开发者的目光。快手，作为这一领域的佼佼者，自研了文生图大模型Kolors（可图），并在实际应用中取得了显著成果。本文将从数据侧、模型侧以及效果侧三个方面，对快手Kolors可图大模型的应用实践进行深入剖析。

一、数据侧：构建大模型的基石

数据是构建大模型最关键的因素之一。对于Kolors可图大模型而言，数据的关键点在于量级要大、覆盖概念要全、图像质量要好以及图文相关性要高。为了满足这些要求，快手团队从行业最优秀的图像供应商处获取了高质量版权数据，这些数据在艺术感、构图以及清晰度方面都表现出色，并且在图文相关性方面也有优异表现。

在数据安全的讨论中，一个经常被提及的问题是：文生图模型训练的过程中是否会遗忘旧概念？对此，快手团队提出了“概念只会被覆盖，不会被遗忘”的观点。这意味着，在模型训练过程中，旧的概念并不会被完全遗忘，而是会被同概念的新数据分布所覆盖。因此，从安全的角度看，国产文生图大模型应该尽量放弃西方开源的模型参数，以避免潜在的风险。

此外，快手团队还强调了数据对于建立差异化优势的重要性。在大模型时代，数据不仅是每个公司的核心资产，也是未来建立差异化优势的关键模块。因此，任何人都应该保持对数据的敬畏与投入。

二、模型侧：技术框架与设计要点

在模型侧，快手Kolors可图大模型主要采用了当前主流的生成式框架，包括Stable Diffusion和Diffusion Transformer（DiT）。这两种框架都是当前文生图以及文生视频领域的主流框架，具有强大的生成能力。

在设计要点上，Kolors可图大模型采用了加去噪理论、采样器以及不同规模的参数配置。在特征空间的设计上，快手团队选择了像素空间或隐空间进行特征提取。在文本表征方面，模型支持单语种或多语种输入，并选择了能够刻画图文相关性的CLIP或大语言模型LLM作为文本Encoder。

根据输出图像的策略，模型框架又可以分为一阶段、二阶段或者多阶段出图。快手团队在这些关键技术维度上进行了充分的探索，并沉淀下来了一套在当前资源下的技术方法论。

三、效果侧：卓越表现与评估方法

在效果侧，快手Kolors可图大模型展现出了卓越的表现。从2023年5月发布的第一个版本开始，直到2024年2月发布的第五个版本，Kolors可图大模型在GSB评估上已经超过了Midjourney-V5。目前内部的测试结果显示，最新版本的可图大模型表现已非常接近Midjourney-V6的水平。

在智源FlagEval文生图模型第三方评测榜单中，Kolors（可图）以主观综合评分75.23分的成绩，排名全球第二，仅次于闭源的DALL-E 3。特别值得一提的是，在主观图像质量方面，Kolors（可图）表现尤为突出，评分排名第一，显著优于其他开源和闭源模型。

在效果评估方面，快手团队采用了人工评估与机器评估相结合的方法。人工评估是视觉生成模型非常关键的评估方式，因为最终这些模型还是要服务人类用户。在人工评估中，快手团队采用了对战场景中的“Good, Same, Bad”（GSB）作为内部评估指标，对生成图像在整体观感、图文相关性、图像质量以及图像真实感等维度上进行打分。

四、应用实践：AI创作与形象定制

快手Kolors可图大模型在应用实践方面也展现出了巨大的潜力。它支持文生图和图生图两类功能，可用于AI创作图像以及AI形象定制。通过输入文本描述，用户可以轻松生成风格多样、画质精美、创意十足的绘画作品。

此外，快手还推出了“AI玩评”功能，它依托于Kolors可图大模型强大的图像生成能力实现。用户可以通过该功能生成与文本描述相匹配的图像作品，为创作提供更多的灵感和可能性。

五、总结与展望

综上所述，快手Kolors可图大模型在数据侧、模型侧以及效果侧都展现出了卓越的表现和先进的技术实力。它不仅为用户提供了高效、便捷的图像生成服务，还为AI领域的研究者和开发者提供了新的工具和数据。

展望未来，随着技术的不断进步和社区的共同努力，我们有理由相信，快手Kolors可图大模型将在文本到图像生成领域发挥更大的作用，推动人工智能技术的进一步发展。同时，我们也期待快手团队能够继续深耕这一领域，为用户带来更多创新、实用的功能和产品。

在这个过程中，千帆大模型开发与服务平台作为快手的重要合作伙伴，也将为Kolors可图大模型的应用实践提供强有力的支持和保障。通过平台的资源和能力，我们可以共同推动AI技术的创新和应用落地，为行业发展注入新的活力和动力。