12月8日，美团LongCat团队正式发布并开源LongCat-Image图像生成模型。这款仅6B参数的模型，凭借同源架构与渐进式学习策略，在文生图和图像编辑领域实现性能突破，部分能力已逼近大尺寸头部模型。
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模型采用文生图与图像编辑同源架构，搭配渐进式学习策略，在紧凑参数下达成指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的协同提升，尤其在单图编辑可控性和汉字生成覆盖度上优势显著。图像编辑领域，其在GEdit-Bench、ImgEdit-Bench等测试中斩获开源SOTA成绩。模型以文生图Mid-training版本初始化，搭载多任务联合学习机制，结合预训练多源数据、SFT人工精标数据，实现指令遵循精准度、泛化性与视觉一致性的同步进阶。
中文文字生成是模型核心亮点，针对行业中文渲染痛点，搭建三层课程学习体系。预训练阶段依托千万级合成数据，实现通用规范汉字表8105个汉字全覆盖；SFT阶段引入真实文本图像，提升字体排版适配性；RL阶段融合OCR与美学双奖励模型，兼顾准确性与融合度。同时采用字符级编码，降低记忆负担，可支撑海报、对联、门店招牌等场景的复杂及生僻字渲染。
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为提升出图真实感，模型构建数据筛选与对抗训练框架。预训练和中期训练剔除AIGC数据，规避“塑料感”纹理；SFT阶段人工精筛数据对齐大众审美；RL阶段引入AIGC检测器作奖励模型，引导学习真实物理纹理与光影质感，大幅提升图像真实度。
客观测试验证模型实力，图像编辑任务中，ImgEdit-Bench得分4.50分、GEdit-Bench中英文7.60/7.64分，居开源首位且逼近闭源模型；文字渲染ChineseWord评测90.7分，领先同类模型；文生图任务GenEval 0.87分、DPG-Bench 86.8分，具备强竞争力。
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主观评测方面，文生图采用MOS评分，模型在真实度上优于主流模型，文本-图像对齐达开源SOTA；图像编辑用SBS对比评估，虽与Nano Banana等商业模型有差距，但显著超越其他开源方案，成开源领域优选。
团队已全面开源多阶段文生图与图像编辑模型，可适配从科研到商业的全流程需求，同时升级LongCat APP，新增24个零门槛模板，降低普通用户操作难度。
小参数也能实现高性能突破。LongCat-Image以6B参数达成多维度跃升，打破大参数即高性能的行业认知，为算力受限的中小开发者与企业提供轻量化选择，降低AI视觉生成技术应用门槛。
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中文优化是国产模型核心竞争力。专项优化精准命中本土需求，解决中文渲染痛点，为电商海报、国风设计等场景提供技术支撑，体现国产模型本土化优势，开辟差异化竞争赛道。
开源模式加速技术生态迭代。美团全量开源模型工具，让成果惠及开发者社区，汇聚行业智慧推动技术迭代，同时为自身积累场景反馈，形成研发正向循环，实现企业与行业共赢。
技术创新需兼顾体验与实用。模型在追性能指标时，通过人工精筛数据、美学奖励模型对齐大众审美，贴合用户实际需求，规避“唯参数论”误区，为行业提供务实研发范式。
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AI模型的价值，不在参数大小，而在解决需求的精准度。LongCat-Image的开源是国产AI技术进阶的缩影，也是技术普惠的实践。小参数高性能证明创新核心在架构与适配，中文优化展现本土需求洞察，开源模式筑牢生态根基。未来AI竞争是技术、适配与协同能力的综合较量。你认为该模型能在哪些场景发挥价值？可在评论区分享看法。
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