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AI 对话

谷歌Imagen4来了!图像生成迎来新纪元,快来薅羊毛!

谷歌Imagen4来了!图像生成迎来新纪元,快来薅羊毛!
AI TOP100
2025-05-21 16:16:04

谷歌Imagen4要火!图像生成迎来“丝滑”体验

听说没?谷歌云平台(GCP)Vertex AI的配额菜单更新了,多了倆新面孔:Imagen4和Imagen4Fast!这俩是啥?这是谷歌憋的大招,号称下一代AI图像生成模型,比之前的Imagen3更牛!以后咱也能轻松玩转高品质图像生成了,想想都激动!

谷歌Imagen4

Imagen4:速度与质量齐飞!

Imagen4和Imagen4Fast是基于Gemini 2.5架构打造的,听起来就很厉害!Imagen4的强项是细节,图像细节、色彩真实度都大大提升。就说你输入“赛博朋克城市夜景”,Imagen4嗖嗖嗖给你生成8K高清大图,细节那叫一个逼真,比Imagen3强太多了!

Imagen4Fast更注重速度,追求一个字:快! 生成一张图只要1秒! 特别适合那些需要实时生成图像的场景,比如视频会议背景、手机APP内容创作。听说Fast版在保证九成质量的情况下,速度提升了50%,简直是资源有限设备的福音!

GCP Vertex配额更新:谷歌要放大招了!

这次GCP Vertex AI配额菜单更新,可不是小动作,这是谷歌要全面推广Imagen4的信号! 现在开发者们可以去Google Cloud Console申请配额啦! 路径是:IAM & Admin > Quotas & System Limits > Filter: online_prediction_requests_per_base_model。听说还能按地区调整配额,比如us-central1默认是50RPM,不够用还能申请提升到500RPM。

更给力的是,Imagen4采用**动态共享配额(DSQ)**机制,不用老是提交配额提升申请了,谷歌会根据需求自动分配资源,高并发场景也能hold住!这对于电商平台批量生成商品图来说简直是救星!

Imagen4有哪些黑科技?

Imagen4功能更丰富,支持多种玩法:

  • 文本到图像: 只要输入文字描述,就能生成高质量图像,还能选择不同的比例(1:1、3:4、4:3、9:16、16:9)。
  • 图像编辑: 想改图?没问题! 通过文字提示就能编辑图像的特定区域,或者换个背景,广告设计、产品展示so easy!
  • 图像超分辨率: 低清变高清! Imagen4能把低分辨率图像升级到4K/8K,细节保留率还提升了15%,影视修复、监控画面增强不在话下。
  • 视觉问答(VQA): 上传图片就能提问,比如上传个产品图,问“材质是什么?”,据说准确率高达95%!

Imagen4还跟Vertex AI API深度整合,用Python SDK就能快速调用,支持us-central1、europe-west2等8个地区。结合Gemini API,还能处理多张图片,生成综合性描述,内容管理、无障碍技术都能用到!

Imagen4的野心:图像生成领域的新标杆

Imagen4的出现,肯定会巩固谷歌在AI图像生成领域的地位。据说比OpenAI的DALL·E3和Salesforce的BLIP3-o更牛,尤其是在高分辨率生成和实时性方面,在产品营销、影视制作等企业场景大有可为。Fast版的低延迟特性,直接挑战MidJourney的实时生成能力,移动端也能玩转!

当然,Imagen4也有一些限制,比如生成成人或儿童图像需要通过Trusted Tester Program审批,想尝鲜还得先申请。另外,配额限制可能导致高并发场景下出现429错误,建议企业用户提前申请提升配额。

社区炸锅了!开发者们都嗨了!

社交媒体上,开发者们对Imagen4的配额菜单上线都兴奋不已,觉得这是谷歌要加速普及的节奏!Hugging Face社区已经开始讨论Imagen4与Qwen3-VL的结合,探索更多玩法。有人测试生成“未来主义建筑”,直呼细节和色彩“令人惊叹”!可以预见,Imagen4的全面上线,会吸引更多开发者加入Vertex AI生态,加速AI视觉创作的普及。

大家也提出了一些建议,比如希望增加对更多图像格式的支持,以及更透明的配额分配机制。谷歌表示,未来几周会通过Vertex AI Release Notes公布更多细节,并优化配额管理体验。

Imagen4:AI图像生成的里程碑!

Imagen4和Imagen4Fast的亮相,标志着AI图像生成技术从实验室走向大规模商业应用。 Imagen4的多模态能力和Fast版的低延迟设计,为开发者提供了从实时创作到企业级生产力的全面解决方案。

赶紧去Google Cloud Console申请配额,体验一下Imagen4的强大吧! 企业用户可以考虑Provisioned Throughput模式,确保高并发场景的稳定性!

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文章来源:AI TOP100
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