你好，我是郭震！
近期图像生成领域迎来一项重要开源进展——美团推出的 LongCat-Image 模型。该模型以仅 6B 参数量，在中文文字生成与图像编辑方面表现突出，有效解决了 AI 生图中“汉字渲染不清”和“修改物体破坏背景”两大长期痛点，无需复杂工作流即可实现精准控制。
此前用户若想在图片中准确呈现汉字或进行局部修改，往往依赖 ComfyUI 等复杂流程或模型微调，耗时且门槛高。LongCat-Image 的出现，为内容创作、电商设计等场景提供了高效解决方案。
效果展示
我们通过实际案例来看其表现。
传统开源模型生成中文时常出现乱码或笔画错乱。而使用 LongCat-Image 输入提示词：
这是一个中国风的春节海报，画面中央写着巨大的金色汉字"恭喜发财"。
生成效果如下：
四个汉字笔画清晰、结构规范，无任何变形。即便是“罍”这类笔画繁复的生僻字也能精准还原，彻底打破 AI 不识冷门字的局限。
据官方文档，LongCat-Image 覆盖 8105 个通用规范汉字，在 ChineseWord 评测中得分高达 90.7，显著领先同类模型。
图像编辑能力
以往替换图像中的物体需遮罩重绘等操作，步骤繁琐。LongCat 提供专用 LongCat-Image-Edit 模型，支持自然语言指令完成精细编辑。
原图：
输入指令：“将猫变成狗”，结果如下：
背景纹理与光影保持一致，仅目标对象被准确替换。连续多轮编辑亦能稳定执行：
- 戴上未来眼镜，霓虹灯效
- 打领带
四轮编辑后仍保持一致性，真正实现“指哪打哪”。对于电商海报、商品图修改等高频需求，极大提升效率。
再看一个实用案例：一张模特穿白色棉质T恤的半身照
输入指令：“将白色T恤变成红色真丝衬衫”
- 继续编辑：“戴上闪耀的钻石耳环和项链”
- 继续编辑：“背景变成高级法式餐厅，手里拿着高脚红酒杯”
整个过程仅通过自然语言指令完成，模特姿态、光影关系未受影响。特别值得注意的是，真丝材质的反光质感与棉布明显不同，AI 准确还原了这一差异，体现了对物理规律的理解能力。
核心亮点与开源策略
1. 小模型，高性能
LongCat-Image 仅有 6B 参数，可在普通显卡运行，无需 H100 集群支持。在 GenEval 测评中得分达 0.87，超越多个闭源模型。
2. 中文支持强，真实感高
团队引入千万级合成数据训练字形识别，解决 AI “不识字”难题。同时采用 OCR 与美学双奖励机制，消除常见“塑料感”，提升光影与质感真实性。
测试提示词：“一张超写实的亚洲女性侧脸特写，清晨阳光从侧面打来……哈苏相机实拍质感”，生成图像细节丰富，皮肤通透，毛孔与雀斑自然保留。
另一典型商用场景：更换产品图道具。例如将红苹果替换为透明水晶球：
不仅外形准确，更还原了水晶球内的倒影及桌面纹理折射效果，符合光学规律，传统修图需数小时，AI 仅需十秒。
3. 全生态开源
美团在 GitHub 上全面开放：
- 文生图模型
- 图像编辑专用模型
- 训练中间检查点（Dev版）
- 完整训练代码
开发者可直接调用，也可基于此训练定制化风格模型，具备高度可扩展性。
快速上手教程
第一步：环境准备
推荐使用 Conda 创建独立环境：
git clone https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image
cd LongCat-Image
conda create -n longcat-image python=3.10
conda activate longcat-image
pip install -r requirements.txt第二步：模型下载
使用 huggingface-cli 获取权重文件：
pip install "huggingface_hub[cli]"
# 下载文生图模型
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Image --local-dir ./weights/LongCat-Image第三步：运行文生图代码
核心代码示例：
import torch
from transformers import AutoProcessor
from longcat_image.models import LongCatImageTransformer2DModel
from longcat_image.pipelines import LongCatImagePipeline
device = torch.device('cuda')
checkpoint_dir = './weights/LongCat-Image'
text_processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint_dir, subfolder='tokenizer')
transformer = LongCatImageTransformer2DModel.from_pretrained(
checkpoint_dir,
subfolder='transformer',
torch_dtype=torch.bfloat16,
use_safetensors=True
).to(device)
pipe = LongCatImagePipeline.from_pretrained(
checkpoint_dir,
transformer=transformer,
text_processor=text_processor,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload() # 降低显存占用提示技巧： 若需在图中生成文字，请将中文内容置于英文双引号内（如："恭喜发财"），以确保正确解析。
总结
美团开源的 LongCat-Image 在 6B 参数级别实现了行业领先的性能表现，尤其在中文文字生成与图像局部编辑方面达到开源 SOTA 水平。
其优势体现在三方面：轻量化部署友好、中文支持精准、编辑可控性强，并全面开放模型与训练体系，遵循 Apache 2.0 协议，支持商业应用。
对于开发者、设计师及电商运营者而言，这是一款极具实用价值的 AIGC 工具，有助于大幅提升内容生产效率。