LongCat-Image Text to image

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🖼️ LongCat-Image：テキストから画像生成用

LongCat-Imageモデルは、LongCatフレームワークの高解像度機能をテキストから画像生成（T2I）タスクに拡張したものです。従来のディフュージョンモデルがしばしば比較的低解像度または中程度の解像度（例：$512 \times 512$ や $1024 \times 1024$）での画像生成に制約されるのに対し、LongCat-Imageはテキスト記述から直接、驚異的な高精細画像を生成することを目的として設計されています。

🔑 テキストから画像生成における主な特徴

1. ネイティブな高解像度生成

LongCat-Imageは、スライディングウィンドウアテンションメカニズムを活用して、グローバルアテンションモデルが抱えるメモリ制限や固定サイズの制約を回避します。これにより、詳細を犠牲にすることなく、別途アップスケーリング段階を必要とせずに、標準的なT2Iモデルをはるかに上回る解像度（例：超広角パノラマや極めて高いポートレート）の画像を生成できます。

2. グローバル一貫性の強化

非常に大きな画像を生成する際、シーン全体にわたってスタイルと構造の一貫性を保つことが極めて重要です。LongCat-Imageは生成プロセス中に重複するウィンドウを使用することで、隣接するパッチ間のコンテキスト情報をスムーズに伝達し、複雑なシーンを含む大規模な画像でもグローバルに一貫した構成と詳細なテクスチャを実現します。

3. 極端なアスペクト比への対応

T2Iにおける大きな課題の一つは、非標準的または極端なアスペクト比（例：$4096 \times 512$）の画像を生成することです。LongCat-Imageはこうしたシナリオを効率的に処理し、デジタルバナー、超広角スクリーン、または特殊な印刷フォーマットなど、特定の用途に合わせたコンテンツを高視覚的忠実度で生成可能です。

4. 微細なディテール制御

高解像度パッチ上で動作するローカルアテンションメカニズムにより、モデルは繊細で微細なディテールの描画に優れています。これは、複雑なテクスチャ、遠くのオブジェクト、小さなパターンなど、詳細なテキストプロンプトをキャンバス全体にわたって exceptional な明瞭さで再現できることを意味します。

📝 一般的な使用ワークフロー

LongCat-ImageのT2I使用は主に以下の手順で構成されます：

1. 詳細なテキスト プロンプト（生成したい内容）を提供する。

2. 目標の出力解像度（例：$2048 \times 1024$）を指定する。

3. モデルは内部的にターゲットキャンバスを重複するウィンドウに分割し、これらのローカルビューに対してディフュージョン処理を実行し、最終的に高解像度画像をシームレスにステッチして生成します。