Ming-Image-0.1-Design Faoliyat yuritmoqda

Ming-Image-0.1-Design — Ant Group’ning InclusionAI tomonidan ochiq manba sifatida taqdim etilgan, dizayn stsenariylariga yo‘naltirilgan 6B parametrli tasvir yaratish modeli. U 8K uzun strukturali promptlarni qo‘llab-quvvatlaydi, UI, infografika, posterlar kabi to‘liq vizual dizaynlarni boshidan oxirigacha yaratadi. Bir vaqtda ochiq manba qilingan Design-Layer modeli yordamida dizayn tasvirini mustaqil tahrirlash mumkin bo‘lgan 2—9 ta shaffof qatlamga ajratish va yaratish—qatlamlash—tahrirlash—topshirish jarayonini to‘liq amalga oshirish mumkin. Ming-Image-0.1-Design Artificial Analysis UI/UX ochiq manbali modellar reytingida birinchi o‘rinni egallagan va Lingguang hamda Huamei kabi real biznes xizmatlariga integratsiya qilingan.

Matndan dizayn yaratish: 8K uzun strukturali promptlarni qo‘llab-quvvatlaydi va matnli talablar asosida UI, Dashboard, infografika, posterlar kabi to‘liq vizual dizaynlarni boshidan oxirigacha yaratadi.
Matn va maketni renderlash: sarlavha, tugma, kartalar hamda ko‘p hududli axborot matnlarini ko‘rsatishni optimallashtirib, maket barqarorligi va axborot joylashuvining aniqligini ta’minlaydi.
Yagona global uslub: butun dizaynni bir martada yaratadi, ranglar, kompozitsiya va materiallar uslubini bir xilda saqlaydi hamda ko‘p marta yaratish natijasidagi uslubiy uzilishlarning oldini oladi.
Shaffof materiallar yaratish: mahalliy RGBA VAE yordamida odamlar, mahsulotlar, ikonalar, bezaklar kabi shaffof fonli materiallarni bevosita yaratadi.
Dizaynni qatlamlash (Layer): dizayn tasvirini semantik jihatdan mustaqil 2—9 ta RGBA qatlamga ajratadi, matn, asosiy obyekt va fonni alohida o‘zgartirish, ko‘chirish va almashtirishni qo‘llab-quvvatlaydi.
Frontend’ga topshirish (Design Skill): Text-to-Page avval dizayn yechimini ishlab chiqadi, keyin kod yozadi; Visual Coding esa dizayn maketi skrinshotidan ishlaydigan sahifani tiklaydi.
PPT’ga topshirish (PPT Skill): rasmdagi matn, rangli bloklar va maketni PowerPoint’da tahrirlash mumkin bo‘lgan elementlarga tiklaydi, ikonalar va illustratsiyalarni bevosita ajratib olib qayta ishlatadi.

WeChat’da kuzatib boring va “开源” deb javob yuboring, AI ochiq manbali loyihalar guruhiga qo‘shiling
8K uzun strukturali promptlarni kuchaytirish: model foydalanuvchi talablarini matn, modullar, maket va vizual uslub kabi to‘rtta o‘lchovdagi strukturali kiritmalarga avtomatik tashkil qiladi. Shu tariqa maksimal 8K hajmdagi uzun promptlardagi axborot to‘liq tushuniladi va bajariladi, murakkab sahifalardagi ko‘p modul hamda elementlarning aniq aks ettirilishi ta’minlanadi.
Boshidan oxirigacha yaxlit dizayn yaratish: “fon, illustratsiya va bezaklarni alohida yaratib, keyin birlashtirish” usulidan farqli ravishda, model bir martalik yaratish jarayonida global maket, ranglar va materiallar uslubini muvofiqlashtiradi. Maxsus o‘qitish orqali matn, maket va ko‘p elementli kombinatsiyalarni yaratish qobiliyati kuchaytiriladi, natijada materiallar orasidagi ranglar to‘qnashuvi va tasvir uslubidagi nomuvofiqliklar tubdan kamayadi.
Mahalliy RGBA VAE: model Alpha kanalini qo‘llab-quvvatlaydigan variatsion avtoenkoderni mustaqil ishlab chiqqan. Shu sababli yaratish muhiti bevosita shaffof fonli materiallarni qamrab oladi; odamlar, mahsulotlar, ikonalar va bezaklar shaffof kanal bilan chiqadi va fonni ajratish uchun keyingi ishlovsiz dizayn jarayoniga kiritilishi mumkin.
Type Token qatlam rollarini cheklash: Layer modeli har bir qatlamga uning dizayndagi rolini Type Token orqali aniq bildiradi va modelni semantik asosda ajratishga yo‘naltiradi. Bu ajratilgan qatlamlar mazmunining ravshan va vazifalarining mustaqil bo‘lishini ta’minlaydi.
Alpha-Aware Layer Optimization: shaffof hududlar va qirralar uchun maxsus optimallashtirish amalga oshiriladi. RGBA qatlamlaridagi Alpha kanalining aniqligiga alohida e’tibor berilib, qatlamlarning shaffof qirralari toza va qoldiqsiz bo‘lishi ta’minlanadi; murakkab yopilishlar ostida qirralarning xiralashishi yoki fon rangiga aralashib ketishi muammosi hal qilinadi.
Composite-Layer Stack Consistency (qayta birlashtirish izchilligi cheklovi): o‘qitish jarayonida ajratilgan barcha qatlamlar qayta ustma-ust qo‘yilganda asl dizayn tasvirini tiklashi majburiy qilinadi. Bu qatlamlar orasidagi fazoviy munosabatlar va yopilgan qismlarni to‘ldirish izchilligini cheklaydi.

Integratsiya usulini tanlang: OpenRouter’ning bepul onlayn API’si https://openrouter.ai/inclusionai/ming-image-0.1-design orqali tezda sinab ko‘rish yoki Hugging Face / ModelScope’dan model og‘irliklarini yuklab, mahalliy joylashtirish mumkin.
Prompt yozing: talabni tabiiy tilda tasvirlang. 8K uzun prompt imkoniyatidan foydalanish uchun mazmunni “matn, modullar, maket, vizual uslub” tuzilmasida tashkil qilish tavsiya etiladi.
Dizayn tasvirini yarating: Design modelini chaqirib, UI, infografika yoki poster kabi to‘liq vizual dizaynni bir martada yarating.
Qatlamlarga ajrating: yaratilgan yoki mavjud dizayn tasvirini Design-Layer modeliga kiriting va uni 2—9 ta mustaqil tahrirlanadigan shaffof qatlamga ajrating.
Frontend’ga topshiring: GitHub’dan Design Skill (ling-cookbook) ni oling; talab kiritilgach, taxminan 15 soniyada avval sahifa yechimi yaratiladi, tasdiqlangandan keyin Coding’ga berilib, ishlaydigan sahifa hosil qilinadi.
PPT’ga topshiring: PPT Skill (ling-cookbook) dan foydalanib, dizayn tasvirini bir marta bosishda tahrirlanadigan PowerPoint sahifasiga tiklang va matn, ranglar hamda maketni keyin o‘zgartiring.

Kichik parametrlar, yuqori unumdorlik: 6B parametrli model Nano Banana 2, FLUX.2 kabi yirik modellarni ortda qoldiradi; murakkab UI vazifalarida 12/12 va 10/10 natija bilan to‘liq g‘alaba qozongan.
Boshidan oxirigacha yagona uslub: maket, ranglar va materiallarni bir martada muvofiqlashtiradi, ko‘p marta yaratib keyin birlashtirishdan kelib chiqadigan uslubiy uzilish va shablon ko‘rinishining oldini oladi.
Tahrirlash mumkin bo‘lgan dizayn: Layer modeli dizayn tasvirini semantik jihatdan mustaqil RGBA qatlamlarga ajratadi; Crello-Test’ning 12 ta ko‘rsatkichi bo‘yicha barchasida birinchi o‘rin, natijani keyin tahrirlash mumkin.
Tez va tejamkor: 20B Qwen ochiq manbali versiyasidan 4.3 baravar tez, muhandislik optimallashtirishidan so‘ng tasvirni taxminan 20 soniyada yaratadi; matnni o‘zgartirish narxi GPT-image2 narxining atigi 1/7 qismiga teng.
To‘liq topshirish zanjiri: Design Skill va PPT Skill bilan matn yoki namunaviy rasmdan bevosita frontend sahifa va tahrirlanadigan PPT’gacha borish mumkin; natijani ilk ko‘rish vaqti 5 daqiqadan 15 soniyagacha qisqaradi.
Joylashtirish talabi past: 6B parametr joylashtirish va ikkilamchi ishlab chiqish xarajatlarini kamaytiradi; og‘irliklar va Skills to‘liq ochiq manbali bo‘lib, dizayn vositalarini erkin yaratishni qo‘llab-quvvatlaydi.

HuggingFace model kutubxonasi: https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer

AI ilovasi yaratishdan oldingi ko‘rish: Agent kod yozishidan avval Design yordamida ilovaning vizual ko‘rinishini yarating, foydalanuvchiga yo‘nalishni oldindan tasdiqlash imkonini berib, “ko‘rganingiz — olganingiz” tamoyilini amalga oshiring.
Professional dizayn qatlamlarini tahrirlash: poster yoki elektron tijoratning asosiy vizual tasvirini bir marta bosishda tahrirlanadigan qatlamlarga ajrating; dizayner taxminan 40 soniyada matnni alohida o‘zgartirishi, asosiy obyektni ko‘chirishi, fonni almashtirishi va PSD formatida eksport qilishi mumkin.
Frontend sahifani tiklash (Visual Coding): dizayn maketi yoki skrinshotni kiriting; Layer materiallarni ajratgach, ishlaydigan frontend sahifa avtomatik yaratiladi va skrinshotlarni taqqoslash orqali avtomatik tekshiriladi hamda tuzatiladi.
PPT’ni tez tiklash: bitta dizayn tasvirini tahrirlanadigan PowerPoint sahifasiga tiklang; matn, ranglar va rasmlarni keyin o‘zgartirish, ikonalar va illustratsiyalarni esa bevosita ajratib qayta ishlatish mumkin.