TECHNICAL ARCHITECTURE

技术架构 & 模型
智能引擎

基于先进的 Transformer 多模态架构,融合视觉理解与生成能力,实现高效、可控、高保真的 AI 修图管线。
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CORE STACK

模型 · 训练 · 推理

自研视觉语言基座,支撑像素级精修与创意生成。
Transformer 核心

视觉Transformer

自研混合模态编码器,支持 4K 分辨率输入,同时理解全局语义与局部纹理。

  • 动态 patch 分配,高响应区域更精细
  • 跨模态注意力(文本/图像/掩码)
  • 扩散解码头,支持多轮编辑
多任务适配

统一修图框架

在同一个模型权重下融合精修、抠图、增强、生成等 20+ 子任务,共用特征。

  • 任务路由 token 动态激活专家模块
  • 支持零样本风格迁移
  • 持续学习增量任务
高效训练

数据合成 & 对齐

利用百万级高清成对数据 + 自监督预训练,降低真实标注成本。

  • 物理光照仿真 + 渲染引擎合成
  • 人类偏好对齐 (RLHF + 美学评分)
  • 渐进式训练:256→1024→4K
推理加速

端侧 & 云端引擎

模型量化 + 动态缓存,支持批量并行推理,单张图片平均耗时 <1.2s (GPU)。

  • FP16/INT8 混合精度,显存降低 40%
  • 连续批处理 (continuous batching)
  • 边缘端 NPU 适配 (即将上线)
PIPELINE

从图像输入到成品输出

1
图像解析
多尺度特征提取,光照/色彩/噪声分析
2
任务理解
自然语言/UI 指令 → 任务嵌入向量
3
生成推理
Transformer 逐步解码,注意力引导
4
后处理/导出
超分、色彩管理、多尺寸适配

⚙️ 模型规格

参数量3.8B / 7.2B (MoE)
最大分辨率4096 × 4096
上下文长度8K (图像patch)
支持语言中 / 英 / 日 / 韩
训练数据1.2亿 (图像-文本对)
FP16INT8FlashAttentionRoPE

📊 性能指标(A100 / 批量32)

精修 (人像)0.9s / 张
背景生成1.4s / 张
商品增强1.1s / 张
批量处理 (100张)~2.2 min
风格一致性PSNR↑ 32.4 / SSIM↑ 0.96
延迟优化高吞吐弹性部署
🧠

启元智能 · 研发团队

我们基于先进的 Transformer 模型结构研发人工智能视觉引擎,
持续优化图像理解与生成能力,为企业提供高效、可靠的 AI 修图方案。

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