10月9日，騰訊官方宣布，最新的混元圖像3.0已在元寶App上線，可生成表情包組圖、四格漫畫、人像寫真、紀實攝影、設計配圖等。
    一覺醒來，AI生圖「王者」登場！
    LMArena最新發布榜單：「混元圖像3.0」在文生圖任務中，一舉奪魁，力壓群雄。
    它直接碾壓了谷歌火遍全網Nanobanana模型，以及字節Seedream4。
    對此，LMArena官方發帖表示祝賀。
    不得不說，這一成績太頂了，而且，「混元圖像3.0」完全開源、免費。
    9月28日，騰訊正式發布并開源了「混元圖像3.0」——業界首個開源工業級原生多模態生圖模型。
    它的性能直接對標閉源模型，且刷新了開源AI生圖模型的SOTA。
    發布僅3天，「混元圖像3.0」強勢登頂HuggingFace熱榜，蟬聯一周第一，如今又在LMArena上斬獲亮眼的戰績。
    這一系列表現，讓業界再次關注到騰訊混元模型的進展。
    回望2023年到2024年，相較國內其他實力玩家，騰訊混元一度顯得有些「低調」——其混元直到2023年9月才正式上線。彼時實測中規中矩。
    2024年，混元陸續開始發力開源，5月開源首個中文原生DiT文生圖模型HunyuanDiT，11月推出首個開源文本模型HunYuan-Large和3D生成模型，12月開源混元視頻生成大模型HunyuanVideo。
    這時混元在多模態開源領域的優勢開始逐漸顯現，其生圖與生視頻模型相當一段時間內是社區最受歡迎的開源模型。
    而進入2025年，混元仿佛按下了加速鍵，開啟了「狂飆式」的開源節奏，密集發布輪番轟炸。
    生文領域，從HunYuan-A13B到一系列小模型，再到翻譯模型Hunyuan-MT-7B，混元的開源勢頭緊追頭部模型，質量更是穩步提升。
    如果說圖像、視頻、文本模型的開源讓混元嶄露頭角，那么3D系列模型直接讓它站上了世界舞臺聚光燈下，從其3D2.1版本開源以來，混元的3D生成一直在霸榜，成為名副其實的全球最強；最近還發布了首個支持物理仿真的開源世界模型。
    如今，圖像領域，混元同樣不遑多讓。
    我們已經看到，最新「混元圖像3.0」連續兩次霸榜，成為AI文生圖最能打的模型。
    但有一說一，目前圖片領域都已經在卷圖片編輯了，混元這里還是缺了的。
    官方也表示，這個版本的后訓練只完成了文生圖能力，圖像編輯、多輪交互等版本在研發中。
    畢竟基座模型都原生多模態了，圖片編輯肯定能支持。混元確實要加快了。
    一手實測，屬實驚艷到了
    回到最新上線的「混元圖像3.0」，不僅具備了強大的常識推理、精準的語義理解能力，生成的圖像真實，更富有極致美感。
    而且，它還能全面支持中英文及長文本渲染。
    自亮相以來，已有不少網友搶先實測，結果紛紛被「混元圖像3.0」的強大表現所折服。
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    如今，所有人皆可通過騰訊混元官網和騰訊元寶，開啟圖像生成的暢玩體驗。
    展開來說，混元圖像3.0（HunyuanImage3.0）具備了以下三大特點：
    原生多模態模型支持利用世界知識進行推理，目前主要開放生圖能力
    精確文字生成，超長文本渲染
    具有精確的語義理解能力，能夠實現超長的文本語義理解，整體美學接近商業級模型
    上知天文，下知地理
    混元圖像3.0支持世界知識推理，熟悉地理、數學、物理、歷史、文學等常識，畫圖更懂提示詞。
    比如，地球四季的形成涉及到地球繞太陽公轉地軸傾斜。
    如果圖像模型做不到「上知天文，下知地理」，那下列指令生成的結果可能完全錯誤。
    但這次混元新模型生成的結果科學性完全有保證：
    prompt：畫圖解釋一下地球四季的形成。
    中學物理，也不在話下：
    prompt：四格動畫，解釋牛頓三大定律。
    看看混元圖像3.0眼中的「三打白骨精」：
    極致美學：細節，細節，更多的細節
    混元圖像3.0可以理解很復雜的指令，最多支持1000Token；而且開源模型做到了工業級別的美學輸出。
    換句話，這次可以支持更多的細節控制：風格、背景、基調、主題、色彩、動作、光線……想要什么效果，直接輸入，混元圖像3.0一鍵直出：
    prompt：這是一幅極具視覺張力的祭志風海報。整體籠罩在暗黑幽靈般的神秘氛圍中，背景采用簡約高級的純紅色，干凈純粹卻不顯張揚。為畫面奠定了沉穩而富有張力的基調，畫面主體是古風漢服服飾的超級近距離特寫，以暗黑橘色柔光為主光源，勾勒出人物清晰而細膩的輪廓，人物露著肩膀，姿態魅惑又帶著一絲魅惑，眼神嫵媚勾人。在整體暗光環境中尤為突出，同時，人物周身裝飾著暗黑低飽和的銀輝光效果，如同月光般清冷朦朧，為這份妖嬈增添了幾分疏離的幽靈感，強化了暗黑風格的神秘氣質，讓特寫畫面更具超強的視覺沖擊力。
    混元一鍵生成高品質攝影、電影質感的圖像：
    prompt：電影感的城市街角場景：一棟暖橙色外墻、帶橫向白色條紋的建筑，底部是粗糙的石質基座；左側有一扇帶百葉的窗；窗旁用細繩懸著一盞黑色吊燈，在墻面投下清晰陰影。左上方強烈陽光傾灑，使被照亮的橙色墻面與右側深棕色陰影形成銳利對比。畫面下方的人形剪影沿人行道行走。整體為低飽和、寫實風格，墻面肌理與石粒細節豐富，明暗對比強烈；色調以暖橙與深棕為主，營造靜謐都市氛圍；剪影姿態富有動感。背景隱約可見另一棟建筑與光禿樹木的輪廓。8K分辨率，高品質攝影，自然光，黑色電影，還是專業攝影師的作品。
    在人物生成方面，混元圖像3.0在細節上把控也非常不錯。
    因為支持更長、更復雜的指令，利用混元圖像3.0可以一次性生成九宮格。比如，可直接輸出多個表情包：
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    類似的，可以制作其他風格或類型的表情包：
    得益于精確的語義理解能力，混元圖像3.0可理解超長的文本，解放更多創意，可以更快完成原型設計：
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    混元官方X賬號還有各種創意圖案的生成。
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    下筆如有神：長文本渲染
    文字生成、長文本渲染一直是圖像生成模型的難點。
    這次混元3.0實現了「精確文字生成、長文本渲染」，對于中文海報生成等場景更加友好。
    比如，混元圖像3.0對「圖像生成，解放創意」的理解：
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    prompt：生成一幅海報，宣傳AI日新月異，進步神速，突出圖像生成領域解放創意。
    對于更長的文本，這次混元渲染也沒問題：
    prompt：一張空白的宣紙上，手寫體寫著李白的作品第一行寫著:“春夜宴從弟桃花園序”，"李白"，；第二行寫：“夫天地者，萬物之逆旅也；光陰者，百代之過客也。”第三行寫：“而浮生若夢，為歡幾何？”第四行寫：“古人秉燭夜游，良有以也。況陽春召我以煙景，大塊假我以文章。”第五行寫：“會桃花之芳園，序天倫之樂事。”第六行寫：“群季俊秀，皆為惠連；吾人詠歌，獨慚康樂。幽賞未已，高談轉清。”第七行寫：“開瓊筵以坐花，飛羽觴而醉月。”第八行寫：“不有佳詠，何伸雅懷？如詩不成，罰依金谷酒數。”
    英文渲染也沒問題：
    核心技術揭秘
    架構革命性創新
    騰訊最新發布的混元圖像3.0徹底顛覆了傳統圖像生成模型的架構，將語言、視覺和圖像生成融為一體，仿佛賦予了AI一個「能畫圖的大腦」。
    架構創新
    不同于以往DiT系列（DiffusionTransformer）那種讓大模型僅充當文本編碼器的做法，混元圖像3.0采用了80B參數規模的MoE架構，擁有64個專家網絡，但每次推理時僅激活約13B的參數。
    也就是說，它相當于匯聚了64位各有所長的繪畫「大師」，但每次作畫只讓其中最相關的少數專家上場，各展所長。
    這種門控機制使模型既享有了海量參數帶來的知識容量，又避免了讓所有專家同時運轉的低效，在保證推理速度的同時極大提升了模型能力。
    混元圖像3.0由此做到了「模型大」「效率高」兩不誤，真正實現了智慧與效率兼備，顛覆了以往人們對大模型「笨重耗資」的刻板印象。
    混元圖像3.0在一個自回歸Transformer中統一處理文本理解、視覺解析和高保真圖像生成。
    這種深度融合使模型天然繼承了強大的語言理解和推理能力，能夠像一位自帶大腦的畫家那樣利用龐大的世界知識進行構思，其生成效果已可比肩業界頂尖的閉源模型，被譽為開源領域最強的圖像大模型。
    廣義因果注意力機制
    廣義因果注意力機制是混元圖像3.0的一大創新，它讓模型在同一框架中既擅長「語言思考」，又具備「畫面全局感」。
    簡單來說，文本Token仍遵循語言模型的因果（自回歸）注意力，使模型保留鏈式邏輯推理能力；而圖像Token則被賦予全局注意力，允許模型「眼觀六路」，整體把握畫面的空間信息。
    這種廣義因果注意力構建了兼顧「語言因果推理」和「圖像全局建模」的注意力矩陣，在統一架構下真正實現了理解與生成的一體化融合。
    換言之，模型在生成圖像的過程中既不會丟失語言思維的連貫性，也能滿足圖像生成對全局一致性的需求，實現所「想」即所「畫」的高度統一。
    在模型設計上，混元圖像3.0采用了VAE+ViT雙編碼器結構：通過變分自編碼器（VAE）和視覺Transformer（ViT）的聯合特征來處理圖像信息，并將其與文本一并映射到統一的Token序列中。
    生成端則借鑒了Transfusion架構思想，將擴散式圖像生成過程無縫嵌入LLM架構里，實現了文本和圖像信息的靈活交互。
    通俗地說，過去模型往往先處理完文字再處理圖像，而混元圖像3.0則是讓圖文在同一「語句」中交織在一起處理。
    模型能夠一邊「讀懂」用戶的指令，一邊在「腦海」中勾勒畫面細節，兩種模態相輔相成，再也不需要割裂地分別對待。
    這種統一序列的設計大大提升了語義對齊和細節控制的能力，即使是復雜場景也能創作得穩定連貫。
    更令人稱道的是，混元圖像3.0在生成圖像時展現出了近似CoT推理般的思維過程。
    它內置了原生的圖文交織推理機制，模型仿佛能在「動筆」前先經過一番縝密的思考：逐步推理出對指令的理解、分解復雜邏輯關系，乃至構想畫面的布局和元素細節。
    這種能力得益于訓練中引入的大量CoT推理數據，讓模型學會了自主規劃從理解意圖到最終「落筆」的全過程。
    舉例來說，用戶讓它「畫出解方程的步驟圖」或「制作四格科普漫畫」，混元圖像3.0都會先在腦海中演算出步驟或劇情，再將推理結果轉換成一張張合乎邏輯、細節豐富的圖像。
    這意味著模型不再是收到指令就直接下筆的「機械手」，而更像是一個會三思而后行的AI藝術家——先「思考」清楚再「動筆」創作，因而生成的圖像格外精細、貼合意圖，讓人直觀感受到其理解力之強。
    注意力掩碼機制
    混元圖像3.0通過這樣的「圖文交織」訓練范式，讓模型習慣在長序列中同時處理多個圖像和文本。
    這樣一來，一個提示詞下多張圖片前后呼應、風格統一、情節連貫成為可能。
    然而，讓AI同時繪制多幅圖像也帶來了潛在的問題：這些圖像可能會互相「串臺」，干擾彼此的內容。
    為此，混元圖像3.0引入了一種專門的注意力掩碼機制，可以形象地理解為在AI大腦里拉起了隔離簾幕。
    當模型正在專注「潤色」一張尚處于生成過程中的畫面時，它看不到旁邊那些已經完成、干凈的圖像。
    每幅圖都在各自獨立的創作空間中完成，不會被其他畫面的內容所污染。
    這樣的隔離就像讓每張畫都有了自己的工作室，確保AI在多圖場景下也能穩定發揮——生成的多個畫面邏輯一致、互不矛盾。
    二維位置編碼
    為了讓AI更「懂」圖像的內部結構，混元圖像3.0還教會模型去感知畫面的二維布局。
    原本模型處理文本時，只能沿著一條直線（一維順序）理解位置；
    現在，它獲得了二維的位置感知，就好比在每張圖上鋪了一層看不見的網格坐標。
    模型為圖像Token引入了二維位置編碼，讓每個視覺片段都帶有原生的X-Y坐標定位。
    通過這種擴展，每個圖像Token都「知道」自己在畫面中的橫縱坐標，從而對圖像的空間結構有了天然的直覺。
    這意味著AI在理解和生成圖像時，不再只是逐像素地盲畫，而是仿佛真正明白了左上角在哪里、右下角有什么。
    這就好比模型天生長了一雙「畫家的眼睛」，對畫面中的上下左右有直覺般的感知，不會在生成過程中丟失空間關系。
    同時，模型支持多分辨率自適應輸出，可以根據提示內容自動預測最合適的圖像尺寸和寬高比。
    如果用戶沒有特別指明分辨率，混元圖像3.0會智能分析場景：人像肖像可能選取豎幅比例（如3:4），風景宏圖則偏好橫幅長寬比（如16:9），并針對細節豐富的畫面提高分辨率，以確保清晰度。
    這種動態調整相當于模型會替用戶選好「畫板」——讓每幅圖都在最適合的尺寸上呈現最佳的構圖和視覺效果，省去了繁瑣的手動參數設定，體現出模型對視覺創作的專業理解。
    漸進式訓練范式
    在訓練策略上，混元圖像3.0經歷了精心設計的多階段進化。
    首先是漸進式的預訓練：模型從低分辨率（如256px）的圖像和粗粒度標注學起，隨著訓練推進逐步提升至512px乃至高清的1024px，并不斷加入更復雜精細的圖文數據。
    在高分辨率階段，研發團隊額外融入了圖像編輯、多圖融合等任務數據，以及激發推理能力的CoT案例，讓模型在理解和生成長篇幅、多回合內容上也駕輕就熟。
    接著進入指令微調階段，使用格式化的文本-圖像指令數據強化模型對用戶意圖的遵循，使其更懂得聽話照做。
    最后，經過多輪人類偏好強化訓練，模型的審美品味和創作水準被打磨得更為精湛：包括精選高質量樣本的監督微調（SFT）、優劣對比的直接偏好優化（DPO），以及引入獎勵模型信號的強化學習策略（如MixGRPO、SRPO等），都在持續優化生成結果的細膩度與美感。
    通過由淺入深、循序漸進的訓練流程，混元圖像3.0不僅學會了畫畫，更學會了如何畫得更好、更美，充分迎合人類審美和創作偏好。
    原生多模態成績亮眼
    開源生態爆發
    放眼全世界，OpenAI、谷歌如今開發大模型的重點，不再是單模態，比如語言、語音、視頻等。
    多模態早已成為業界共識。
    作為國內頭部科技巨頭，騰訊也不例外。原生多模態不僅僅是為了順應潮流，而是讓AI具備真正「智能」的必經之路。
    這一次，騰訊的成功并非偶然，是其在AI領域不斷深耕、技術積累的結果。
    混元系列，作為騰訊的核心AI大模型，已經在多模態領域展現出越來越豐富優勢——
    從3D生成持續領先，到圖像生成逐漸趕超，騰訊正構建一個覆蓋文本、圖像、視頻、3D生成的全鏈路AI體系。
    在3D生成領域，混元3D已經是絕對的王者，不斷迭代，目前最新3.0版本——Hunyuan3D3.0，精度直接提升3倍，幾何分辨率達到1536³，細節逼真到驚人。
    在圖像生成領域，此前的混元圖像2.1拿下開源最強，到這次的圖像3.0直接跟閉源模型不分高下。
    文生圖階躍式進化，趕超頂尖閉源模型，也讓其接下來的圖生圖、圖片編輯能力十分讓人期待。
    在視頻生成領域，文生視頻模型也在不斷進化。最近開源的「視頻音效生成模型」HunyuanVideo-Foley、視頻-虛擬人模型HunyuanVideo-Avatar收獲了一眾好評。
    開源，是騰訊的另一殺手锏。
    「混元圖像3.0」一發布就火熱霸榜HuggingFace，背后離不開騰訊在開源社區的持續投入，推動全球開發者共建生態。
    目前，這款文生圖模型已在GitHub斬獲1.7k星。
    騰訊混元團隊還透露，混元圖像3.0圖生圖、圖像編輯、多輪交互等版本將于后續上線。
    生態賦能，無縫融入億級場景
    更讓人無法忽視的是，騰訊擁有龐大的生態優勢，旗下豐富的產品及場景，能將AI無縫集成到社交、游戲、廣告等實際落地應用中。
    2025年被視為AI「應用元年」，真正的挑戰在于落地速度與迭代能力。
    如今，混元正加速融入各類場景——推出AI播客并在ima、騰訊新聞上線，支持騰訊會議AI小助手、微信讀書AI問書AI助手對會議內容、整本書籍的理解和處理。
    同時，騰訊云的AI基礎設施支持企業定制化部署混元模型，廣泛覆蓋教育、醫療、金融等行業。
    混元正通過開源積累生態，場景與技術互相反哺，構建出騰訊特色的AI之路。