阿里开源Ovis-Image：70亿参数“以小搏大”，文本渲染质量直逼200亿级模型，登HuggingFace 热门榜单！

阿里推出的 Ovis-Image 是一款基于 Ovis-U1 构建的 70亿参数 文本到图像模型，专为高质量文本渲染优化，在计算约束下实现效率与效果的平衡。该模型以“小而精”的设计，为AI创作提供了高性价比解决方案。其核心优势包括：

• 文本渲染媲美顶级模型：质量可比肩 200亿级Qwen-Image 及闭源 GPT4o，但体积更小，适配广泛硬件；
• 布局敏感场景精准控制：针对海报、徽标、UI等文本密集型任务，生成内容清晰、拼写正确且语义一致，支持多字体、尺寸与宽高比；
• 轻量化部署优势：70亿参数可运行于单块高端GPU，支持低延迟交互，并可扩展至批量生产服务，为百亿级参数应用提供前沿级文本渲染能力。

unsetunset相关链接unsetunset

• 论文：https://arxiv.org/pdf/2511.22982
• 代码：https://github.com/AIDC-AI/Ovis-Image
• 模型：https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-Image-7B
• 试用：https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-Image-7B

unsetunset介绍unsetunset

Ovis-Image 是一个 70 亿文本到图像的模型，专为高质量文本渲染而优化，旨在在严格的计算限制下高效运行。Ovis-Image 基于 Ovis-U1 框架构建，集成了基于扩散的视觉解码器和更强大的 Ovis 2.5 多模态骨干网络，并利用以文本为中心的训练流程，将大规模预训练与精心定制的训练后优化相结合。尽管架构紧凑，Ovis-Image 的文本渲染性能却能与规模更大的开源模型（例如 QwenImage）相媲美，并接近 Seedream 和 GPT4o 等闭源系统。至关重要的是，该模型仍然可以部署在配备适中内存的单个高端 GPU 上，从而缩小了前沿文本渲染与实际部署之间的差距。结果表明，将强大的多模态骨干网络与精心设计的、以文本为中心的训练方案相结合，足以实现可靠的双语文本渲染，而无需使用过大或专有模型。

unsetunset方法概述unsetunset

Ovis-Image 的整体架构。Ovis-Image 的架构基于 Ovis-U1，通过增加 MMDiT 的参数并简化结构设计来增强其功能，从而创建一个更高效、更完善的整体框架。

unsetunset实验unsetunset

unsetunset结论unsetunset

Ovis-Image是一个 70 亿像素的文本到图像模型，旨在兼顾强大的图像内文本渲染能力和实际部署成本。通过将基于扩散的视觉解码器与 Ovis 2.5 多模态骨干网络相结合，并通过以文本为中心的流水线进行训练，Ovis-Image 实现了与规模更大的开源模型和领先的闭源系统方法相媲美的文本渲染质量，同时在单个高端 GPU 上保持了稳健的通用生成和拟合能力。除了这些实际优势之外，Ovis-Image 还展示了一个更通用的设计原则：当架构选择、数据管理和对齐目标围绕图像内文本的需求进行明确组织，而不是将其视为通用图像合成的副产品时，即使是中等规模的模型也能实现前沿的文本感知生成。