Reve 2.1发布:十分之一算力逆袭图像榜第二 | 最新AI资讯深度解读

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Reve 在 7 月 9 日把图像模型迭代到了 2.1 版。
距离 2.0 发布刚好一个月,放在基础模型圈子这不算常见。
这家公司目前 60 人左右,
在 Arena 文本到图像排行榜上排第二,
前面只挡着一个 OpenAI 的 GPT Image 2。
视觉智能和世界知识的快速飞跃。
画面里物体之间的空间关系比之前合理,外语文字的渲染也明显上了个台阶。
以上全部跑在原生 4K 分辨率下,1600 万像素。
另外官方说:
「训练这版模型用的算力不到排行榜前后邻居的十分之一」。
Reve 跟其他图像模型最大的区别不在模型本身,在于中间多了一层东西。
主流做法是你给文字,模型出像素,中间是黑盒。
Reve 在文字和像素之间插了一个「布局」层。
模型先把提示词转成一张施工图,
图里每个物体、每段文字、每个区域都有精确的坐标和属性描述,
然后再根据这张图渲染成图像。
你可以在渲染前改施工图,拖拽、删减、调属性都行,改完模型把新图跑出来。
这个思路是从写代码借过来的。
Reve 团队在博客里自己说的:
不写代码直接编译一个应用程序会很蠢,过程中你看不到任何东西,改不了,出了问题只能重新来。
生成图像是同一个道理。他们赌的就是布局这层中间件,让图像不只是像素,而是可读可改的结构。
Reve 第一次露面是 2025 年 3 月,当时叫 Halfmoon。
它在 Artificial Analysis 图像排行榜上匿名跑了几天,拿了第一,打掉了一串成名模型,大家才开始打听这是谁做的。
答案是 Palo Alto 一家小公司,十来个人,三个技术创始人都从 Adobe 出来的:
Christian Cantrell 做产品,Michaël Gharbi 做生成图像研究,Taesung Park 做图像翻译。
后面的迭代一直没有停。
9 月加了拖拽编辑器和 API,10 月上了专用的图像编辑模型,今年 2 月 v1.5 实现了原生 4K。
6 月的 2.0 版算是布局优先架构的完整版,Arena 上 Elo 比上一代涨了 125 分,直接到了第二。
7 月的 2.1 在这个基础上又推了一把,
从 1270 到 1306,和第三名 Muse Image 的差距拉到了将近 30 分。
布局架构真正好用的地方是编辑。
生成完一张图,Reve 会自动把画面拆成一个个可拖拽的区域,每个区域对应一个物体。
你把左边的人拖到右边,模型只重绘你动过的那一块;
把「银色的叉子」改成「金色的叉子」,也只改叉子,周围的光影和空间关系不动。
这在别的模型上很难做到,通常你改一处全局都得重新生成。
文章来自于微信公众号 “AI档案室”,作者 “AI档案室”
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