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tiamat

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类型：核心AI更新时间：2025-07-01 12:00:31

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tiamat简介

Tiamat通过生成式AI，结合已知文本或图像文件，自动生成新的图像数字内容，突破了专业插画师、设计师、数字艺术工作者在创作中的效率桎梏问题。绿洲资本自去年上半年就已经开始关注AIGC为产业带来的底层变化，我们认为Tiamat基于特定风格管线的积累，以及在社区用户之间的广泛影响力，必定会向用户提供新一代的创意设计工具产品。Tiamat正在围绕设计的垂直场景，逐步构建出一套‘AIGC-based’工作流，我们相信这将会给整个创意行业带来巨大的变革。 ”

tiamat官网:https://www.tiamat.world/

tiamat起源和发展

Tiamat成立于2021年，是一家国内AI图像生成技术服务商。其自研的MorpherVLM是国内首个基于概念融合范式提出的近百亿级跨模态生成模型，通过异构的视觉编码–解码网络结构，并引入基于用户反馈的强化学习（RLHF）和细粒度的提示–隐变量对齐技术，提高了模型对图像多尺度信息的建模能力，在用户Prompt输入的理解能力方面也实现了进步。

tiamat怎么样

问：从大模型出发，AI绘画和以ChatGPT为代表的对话式AI有哪些差异？

青柑：AIGC中的不同赛道其实会有很多细节上的差异。首先，是这些模型涉及的是单一模态还是多模态。我们的模型打通的是多个模态，体现在用户可以用文本去指导生成的图像，或者也可以用一张草图得到新的生成结果。而ChatGPT作为聚焦在文本领域的理解和生成模型，它只有文字这一个模态。但与此同时，它的参数非常多，需要花大量的时间和数据去清洗有害信息，所以实际上花费的时间精力和算力是远大于我们AIArt领域的。从一个比较直观的感受切入，如果文本出现了一些逻辑上的错误或对话上的失真，用户可以很快地感受到，而不像对于图片的细微瑕疵可能会有更好的包容度。

我们现在正在做的 Tiamat 文本到图像模型，大概是数十亿参数，这个量级实际上要比ChatGPT文本模型的参数量要低将近100倍左右。换算成他们当年发展的话，大概是在GPT1-2之间。所以，虽然都叫大模型，其实数据和参数量级还是有很大区别的。在此基础上，对于我们来说，不停地把模型的参数量级进行扩张并不是最重要的指标。

Eric：除了模态和输入种类上的区别之外，生成的任务是另一个可供参考的维度。我们在谈论AI的时候其实有很多解释空间，比如人脸识别、大数据文本分析等，他们更多地在于理解数据。但回归到AIGC领域，更多的则是在理解的基础上生成。ChatGPT首先能够做到很好地理解你的输入内容，并调用潜藏在自己参数里的知识，对人类的输入作出反应。在这一方面我们可以与ChatGPT做一个类比。我们会用多个不同的网络把用户的输入放到一个对AI来说比较自然的空间里，再从这个空间中去找到合适的解答。这与以往生成理解类的AI是不太一样的。

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