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ERNIE-Image核心功能详解：文本渲染、指令跟随与结构化图像生成

news 2026/6/1 17:52:22

ERNIE-Image核心功能详解：文本渲染、指令跟随与结构化图像生成

【免费下载链接】ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer（DiT）构建，并配备了轻量级的提示增强器，可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数，它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量，还注重实际生成场景中的可控性，在这些场景中，准确的内容呈现与美观同等重要。特别是，ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色，使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格，包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。项目地址: https://ai.gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-Image

ERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型，基于单流扩散 Transformer（DiT）构建，配备轻量级提示增强器，能将简短输入扩展为丰富结构化描述。仅 80 亿 DiT 参数的它，在开源文本到图像模型中性能领先，兼顾视觉质量与实际生成场景的可控性，尤其在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色，适合商业海报、漫画等创作任务，还支持写实摄影、设计导向图像等多种视觉风格。

🚀 ERNIE-Image 三大核心功能亮点

1. 卓越文本渲染：清晰呈现密集与长文本内容

ERNIE-Image 在文本渲染方面表现突出，能出色处理密集、长形式及布局敏感的文本。无论是制作海报、信息图表，还是类似 UI 的图像等文本密集型视觉内容，它都能让文本清晰可读，满足对文本呈现质量有高要求的场景。

2. 精准指令跟随：可靠理解复杂提示

该模型能可靠地遵循涉及多个对象、详细关系和知识密集型描述的复杂提示。面对用户给出的包含丰富信息和特定要求的指令，ERNIE-Image 能准确把握并生成符合预期的图像，展现出强大的指令理解与执行能力。

3. 高效结构化生成：满足布局关键任务需求

ERNIE-Image 特别适用于海报、漫画、故事板和多面板构图等结构化视觉任务。在这些对布局和组织要求极高的场景中，它能高效生成符合结构规范的图像，为相关创作提供有力支持。

💡 为何选择 ERNIE-Image？

紧凑但强大

尽管规模仅为 80 亿参数，ERNIE-Image 在一系列基准测试中仍与规模大得多的开源模型具有很强的竞争力，展现出小参数大能力的优势。

广泛风格覆盖

除了清晰可读的设计导向输出，该模型还支持写实摄影和独特的风格化美学，包括更柔和、更具电影感的视觉色调，满足不同用户对图像风格的多样化需求。

实用部署性

得益于紧凑的尺寸，ERNIE-Image 可在具有 24G VRAM 的消费级 GPU 上运行，降低了研究、下游使用和模型适配的门槛，让更多用户能够便捷地使用该模型。

📊 模型性能基准测试

GENEval 测试表现

在 GENEval 测试中，ERNIE-Image 在多个指标上表现优异。如 ERNIE-Image (w/o PE) 在 Single Object 和 Attribute Binding 指标上分别达到 1.0000 和 0.7925，Overall 指标为 0.8856，显示出其在对象生成和属性绑定等方面的强大能力。

OneIG-EN 与 OneIG-ZH 测试结果

在 OneIG-EN 测试里，ERNIE-Image (w/ PE) 的 Overall 指标为 0.5750；OneIG-ZH 测试中，其 Overall 指标达 0.5543，表明模型在中英文不同场景下都有较好的综合表现，能满足不同语言用户的需求。

LongTextBench 测试情况

LongTextBench 测试中，ERNIE-Image (w/ PE) 在 LongText-Bench-EN 和 LongText-Bench-ZH 指标上分别为 0.9804 和 0.9661，Avg 为 0.9733，充分体现了其处理长文本的出色能力。

🚀 快速开始使用 ERNIE-Image

通过 Diffusers 使用

首先安装 Diffusers：pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers

然后运行以下 Python 代码：

import torch from diffusers import ErnieImagePipeline pipe = ErnieImagePipeline.from_pretrained( "Baidu/ERNIE-Image", torch_dtype=torch.bfloat16, ).to("cuda") image = pipe( prompt="This is a photograph depicting an urban street scene...", # 此处省略具体提示词内容 height=1264, width=848, num_inference_steps=50, guidance_scale=4.0, use_pe=True # 使用提示增强器 ).images[0] image.save("output.png")

通过 SGLang 使用

先安装最新版本的 SGLang：

git clone https://github.com/sgl-project/sglang.git

启动服务器：

sglang serve --model-path baidu/ERNIE-Image

发送生成请求：

curl -X POST http://localhost:30000/v1/images/generations \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": "This is a photograph depicting an urban street scene...", # 此处省略具体提示词内容 "height": 1264, "width": 848, "num_inference_steps": 50, "guidance_scale": 4.0, "use_pe": true }' \ --output output.png

🔍 探索更多资源

项目仓库：可通过git clone https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-Image获取项目代码
相关版本：ERNIE-Image（SFT 模型，通常在 50 个推理步骤中提供更强的通用能力和指令保真度）、ERNIE-Image-Turbo（Turbo 模型，通过 DMD 和 RL 优化，仅需 8 个推理步骤即可实现更快的速度和更高的美观度）

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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http://www.zskr.cn/news/1441962.html