📸 HunyuanImage 2.1 –
دردسرهای تست مدل تصویری تنسنت

✅یکی از کاربران تجربه‌اش از تست HunyuanImage-2.1 در رزولوشن 2048×2048 را به اشتراک گذاشته:

⚡ نتیجه اولیه:

✳️خیلی کند ⏳
✳️کیفیت خروجی نسبت به زمان محاسبه، ارزشمند نیست 😕


🔹 مسائل اصلی:

✳️مدل بسیار حجیم است و از چندین ماژول (denoiser، refiner، reprompter و ...) تشکیل شده.
✳️حتی روی کارت H100 هم با CPU offloading اجرای آن به شدت کند می‌شود.
✳️نیاز به 200 گیگابایت RAM (60GB روی GPU + 140GB روی CPU) داشت!


🔹 تجربه اجرا:

✳️بارگذاری مدل‌ها حدود ۳ دقیقه طول می‌کشد.
✳️تولید تصویر ۲K روی H100 حدود ۱ دقیقه.
✳️اجرای refiner یا rewrite (بازنویسی پرامپت) زمان را تا ۵ دقیقه افزایش می‌دهد.
✳️خروجی در بهترین حالت کمی بهتر از Qwen Image است، اما نه خیلی متفاوت.


🔹 نقاط قوت:
✅ درک عالی پرامپت
✅ عملکرد خوب در تولید متن روی تصویر، مناظر، انیمه و آبستره‌ها

🔹 نقاط ضعف:
❌ سرعت بسیار پایین
❌ مدیریت حافظه ناکارآمد (CPU ↔ GPU swapping)
❌ کیفیت نه‌چندان خاص روی تصاویر انسان
❌ خروجی کمی «سوخته» یا بیش از حد اشباع

📌 نویسنده جمع‌بندی می‌کند که فعلاً ادامه دادن با این مدل ارزش وقت ندارد و باید منتظر ادغام با ComfyUI و بهبود مدیریت حافظه بود.

🔗 کد و جزئیات در گیت‌هاب


#هوش_مصنوعی #تنسنت #تولید_تصویر #HunyuanImage #مدل_دیفیوژن #مولد_تصویر #پردازش_تصویر #کامفی #GPU #AI_Models #ImageGeneration

⚡️ الکساندر موردوینتسِف، پژوهشگر گوگل، سیستم‌های دیجیتالی بر پایه اتوما‌تا سلولی ساخته است؛ جایی که هر سلول فقط با همسایه‌هایش تعامل دارد.

🧩 این Neural Cellular Automata قادرند:

✅خودبه‌خود به شکل‌های مشخص مونتاژ شوند.
✅بعد از تخریب، دوباره بازسازی شوند.


🔹 الهام از «بازی زندگی» (Game of Life):
در نسخه کلاسیک، قوانین از قبل مشخص می‌شوند و ما فقط نتیجه را تماشا می‌کنیم.
اما اینجا برعکس است: ابتدا هدف (شکل) تعیین می‌شود، سپس قوانین به‌گونه‌ای آموزش داده می‌شوند که سلول‌ها خودشان به آن شکل برسند.

⚙️ تغییرات کلیدی:

1. حالات پیوسته – سلول فقط روشن/خاموش نیست، می‌تواند نیمه‌فعال باشد.
2. متغیرهای پنهان – هر سلول حافظه یا «حالت درونی» دارد.
3. به‌روزرسانی ناهمگام – سلول‌ها هم‌زمان تغییر نمی‌کنند، مثل زندگی واقعی.



💡 کاربردها:

پزشکی 🏥: مدل‌سازی بافت‌های خودترمیم‌شونده.

رباتیک 🤖: ازدحام ربات‌ها که بدون کنترل مرکزی ساختار بسازند.

مواد هوشمند 🧱: آجرها یا قطعاتی که خود را با محیط وفق دهند.

محاسبات جدید 💻: معماری‌های توزیع‌شده و کم‌مصرف.


🔬 محدودیت‌ها:

♻️فعلاً در حد تصاویر و شکل‌هاست، نه موجودات زنده‌ی پیچیده.
♻️نیاز به آموزش خاص برای بازسازی پس از آسیب دارد.
♻️انتقال این ایده به سلول‌های واقعی یا ربات‌ها ساده نیست.


📌 اهمیت:
این مدل‌ها نشان می‌دهند که محاسبه و زندگی دو روی یک سکه‌اند.
در حالی‌که طبیعت بدون هدف تکامل می‌یابد، اتوما‌تا برای یک مأموریت آموزش داده می‌شوند.

🟢 متن کامل در Quanta Magazine:
https://www.quantamagazine.org/self-assembly-gets-automated-in-reverse-of-game-of-life-20250910/

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #زیست_شناسی #شبکه_عصبی #تکاملی #رباتیک #محاسبات_آینده


@rss_ai_ir

✨ جدیدترین نسخه Reve واقعاً جذاب شده!

⛔️این بار داخل چت یک MLLM (مدل چندوجهی زبان + تصویر) فعال است. وقتی از او خواستم «یک پاندا را آبی کن»، نه تنها ۴ نسخه متفاوت تولید کرد، بلکه در خود چت توضیح داد دقیقاً چه تغییراتی داده:

✅در یکی فقط خز پاندا آبی شد 🐼🔵
✅در دیگری حتی رنگ چشم‌ها را هم تغییر داد 👀
✅در سوم پا را فراتر گذاشت و کل چمن را هم آبی کرد 🌱🔵


نتیجه؟
🔹 نسخه‌ی اول خیلی نزدیک به تصویر اصلی بود.
🔹 نسخه‌ی دوم کمی فرم صورت را تغییر داد.
🔹 نسخه‌ی سوم یک فضای کاملاً سوررئال ساخت!

✳️این یعنی Reve نه تنها تصویرسازی می‌کند، بلکه مثل یک طراح توضیح هم می‌دهد که چرا و چطور این تغییرات را اعمال کرده — ترکیبی از دقت و خلاقیت.
@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #MLLM #تصویرسازی #خلاقیت #Reve