아래에서 AI 이미지 생성기의 이중 언어(바이링구얼) 기능을 테스트해보세요.
깨진 AI 텍스트와의 씨름은 이제 그만하세요. GLM-Image Online은 자기회귀 트랜스포머와 확산 모델의 힘을 결합하여 표준 생성기에 부족한 '정밀함'을 제공합니다.
SDXL과 같은 일반적인 확산 모델과 달리, GLM-Image 모델은 텍스트 레이아웃을 깊이 이해합니다. GLM-Image Online을 사용하면 중국어와 영어 모두에서 흔히 발생하는 'AI 외계어'나 철자 오류 없이 제목, 로고, 본문을 생성할 수 있습니다.
특정 레이아웃이 필요하신가요? GLM-Image 엔진은 밀도 높은 다단계 프롬프트를 정확하게 따릅니다. 요소 배치가 중요한 인포그래픽, 교육 자료, 도표 제작에 이상적입니다.
전문적인 용도에 적합한 고품질 결과물을 생성합니다. GLM-Image Online은 마케팅 자산, 책 표지, 프레젠테이션 슬라이드 등 즉시 게시 가능한 결과물을 만들어 Photoshop 작업 시간을 획기적으로 단축합니다.
거대한 16B 파라미터 시스템(9B AR + 7B Diffusion)을 기반으로 합니다. 이 독특한 구성은 GLM-Image가 전체적인 의미 이해와 픽셀 단위의 완벽한 디테일 묘사를 동시에 가능하게 합니다.
강력한 오픈소스 GLM-Image 모델을 효율성과 사용 편의성을 극대화한 프리미엄 SaaS 인터페이스에 담았습니다.
GLM-Image Online을 활용한 전문가급 결과물을 위한 간소화된 워크플로우:
GLM-Image Online에 상세한 프롬프트를 입력하세요. 인용 부호 안에 표시하고 싶은 텍스트를 지정하세요. 예: '"OPEN LATE"라고 적힌 네온사인'.
인스타그램 스토리(9:16), 유튜브 썸네일(16:9) 또는 인쇄 포스터용으로 최적화된 프리셋 중에서 선택하세요.
생성 버튼을 누르세요. GLM-Image Online의 인페인팅 도구로 세부 사항을 수정하거나 최종 고해상도 납품을 위해 이미지를 업스케일링할 수 있습니다.
왜 GLM-Image 기술이 텍스트 렌더링에서 기존 확산 모델을 능가하는가.
GLM-Image 모델은 9B 파라미터 자기회귀 구성 요소를 사용하여 먼저 이미지의 '로직'을 이해합니다. 시각적 요소를 언어 토큰처럼 처리하여 뛰어난 레이아웃 계획을 수립합니다.
GLM-Image 내의 7B 파라미터 확산 디코더가 세부 사항을 그려내어 사진 품질에 버금가는 고해상도 텍스처와 조명 효과를 보장합니다.
방대한 중국어 및 영어 데이터셋으로 훈련된 GLM-Image는 이중 언어 디자인 프로젝트를 위한 최고의 모델이며, GLM-Image Online을 통해 직접 사용할 수 있습니다.
GLM-Image는 '텍스트 렌더링' 보상을 통해 특별히 최적화되었습니다. 이를 통해 GLM-Image Online은 Midjourney나 SD3에서 흔히 발생하는 철자 오류를 해결합니다.
교육 콘텐츠 생성에 완벽합니다. GLM-Image Online은 단순한 미학보다 의미의 정확성이 중요한 도표(예: '세포의 구조') 생성에 탁월합니다.
GLM-Image Online은 엔터프라이즈급 안정성을 제공합니다. 데이터는 안전하게 처리되며, 개인 작업 공간의 데이터를 공개 모델 재훈련에 사용하지 않습니다.
GLM-Image를 위한 엔터프라이즈급 인프라 지원.
전문가들이 GLM-Image Online을 어떻게 활용하고 있는지 확인해보세요.
"드디어 배너에 'SALE'을 제대로 쓸 줄 아는 AI가 나왔네요! GLM-Image Online 덕분에 매주 Photoshop 작업 시간을 몇 시간이나 절약하고 있습니다."
David L.
이커머스 매니저
"GLM-Image의 이중 언어 지원은 정말 획기적입니다. GLM-Image Online을 사용하여 미국 시장과 중국 시장용 포스터를 같은 세션에서 생성할 수 있어요."
Sarah Chen
소셜 미디어 마케터
"저는 레이아웃 콘셉트를 잡을 때 GLM-Image Online을 사용합니다. 복잡한 배치 지시를 잘 따라주기 때문에 실질적인 생산성 도구로 활용하고 있습니다."
Marcus R.
그래픽 디자이너
GLM-Image로 완벽한 타이포그래피를 생성하기 위한 프롬프트 템플릿을 매주 받아보세요.
구독 및 GLM-Image 기술에 대한 일반적인 질문입니다.