Ming-Image-0.1-Design Đang hoạt động

Ming-Image-0.1-Design là mô hình tạo ảnh 6B do InclusionAI thuộc Tập đoàn Ant Group mã nguồn mở, tập trung vào các tác vụ thiết kế, hỗ trợ prompt có cấu trúc dài 8K và có thể tạo đầu-cuối các thiết kế trực quan hoàn chỉnh như UI, infographic, poster. Kết hợp với mô hình Design-Layer được mã nguồn mở đồng thời, mô hình có thể tách thiết kế thành 2—9 lớp trong suốt có thể chỉnh sửa độc lập, hoàn thiện toàn bộ quy trình tạo—phân lớp—chỉnh sửa—bàn giao. Ming-Image-0.1-Design đứng đầu bảng xếp hạng mô hình mã nguồn mở UI/UX của Artificial Analysis, đồng thời đã được tích hợp vào các sản phẩm thực tế như ứng dụng Lingguang và Huamei.

Văn bản thành thiết kế: Hỗ trợ prompt có cấu trúc dài 8K, tạo đầu-cuối các thiết kế trực quan hoàn chỉnh như UI, Dashboard, infographic và poster từ yêu cầu bằng văn bản.
Kết xuất văn bản và bố cục: Tối ưu cách hiển thị văn bản trong tiêu đề, nút, thẻ và thông tin đa khu vực, bảo đảm bố cục ổn định và sắp xếp thông tin chính xác.
Thống nhất phong cách tổng thể: Hoàn thiện toàn bộ thiết kế trong một lần, thống nhất màu sắc, bố cục và phong cách tài nguyên, tránh sự rời rạc do tạo nhiều lần.
Tạo tài nguyên trong suốt: VAE RGBA nguyên bản tạo trực tiếp các tài nguyên nền trong suốt như nhân vật, sản phẩm, biểu tượng và vật trang trí.
Phân lớp thiết kế (Layer): Tách thiết kế thành 2—9 lớp RGBA độc lập về ngữ nghĩa, hỗ trợ chỉnh sửa, di chuyển và thay thế riêng văn bản, chủ thể và nền.
Bàn giao frontend (Design Skill): Text-to-Page tạo phương án thiết kế trước rồi mới viết mã; Visual Coding hỗ trợ khôi phục trang có thể chạy từ ảnh chụp thiết kế.
Bàn giao PPT (PPT Skill): Khôi phục văn bản, mảng màu và bố cục trong ảnh thành các phần tử có thể chỉnh sửa trong PowerPoint, đồng thời trích xuất và tái sử dụng trực tiếp biểu tượng, hình minh họa.

Theo dõi WeChat và trả lời “开源” để tham gia nhóm trao đổi dự án AI mã nguồn mở
Tăng cường prompt có cấu trúc dài 8K: Mô hình tự động tổ chức yêu cầu của người dùng thành bốn khía cạnh đầu vào có cấu trúc: nội dung, mô-đun, bố cục và phong cách trực quan. Nhờ đó, thông tin trong prompt siêu dài (tối đa 8K) được hiểu và thực thi đầy đủ, hỗ trợ thể hiện chính xác nhiều mô-đun và phần tử trong các trang phức tạp.
Tạo thiết kế tổng thể đầu-cuối: Khác với cách “tạo riêng nền, hình minh họa và vật trang trí rồi ghép lại”, mô hình điều phối bố cục tổng thể, màu sắc và phong cách tài nguyên trong một lần tạo. Thông qua huấn luyện chuyên biệt, mô hình tăng cường khả năng xử lý văn bản, bố cục và tổ hợp nhiều phần tử, từ đó giảm căn bản xung đột màu sắc và sự thiếu nhất quán về phong cách giữa các tài nguyên.
VAE RGBA nguyên bản: Bộ mã hóa tự động biến phân hỗ trợ kênh Alpha do mô hình tự phát triển giúp không gian tạo ảnh bao phủ trực tiếp các tài nguyên nền trong suốt. Nhân vật, sản phẩm, biểu tượng và vật trang trí có thể được xuất cùng kênh trong suốt, không cần tách nền hậu kỳ trước khi đưa vào quy trình thiết kế.
Ràng buộc vai trò lớp bằng Type Token: Mô hình Layer dùng Type Token để chỉ rõ vai trò thiết kế của từng lớp, hướng dẫn mô hình phân tách theo ngữ nghĩa và bảo đảm nội dung các lớp rõ ràng, chức năng độc lập.
Tối ưu hóa lớp nhận biết Alpha: Tối ưu chuyên biệt vùng trong suốt và đường biên, tập trung xử lý độ chính xác của kênh Alpha trong lớp RGBA, giúp đường biên trong suốt sạch, không có phần thừa, đồng thời giải quyết hiện tượng đường biên mờ hoặc lẫn màu nền khi che khuất phức tạp.
Tính nhất quán của ngăn xếp lớp tổng hợp (ràng buộc nhất quán khi tái cấu trúc): Trong quá trình huấn luyện, bắt buộc tất cả lớp sau khi tách có thể chồng lại để khôi phục thiết kế gốc, qua đó ràng buộc tính nhất quán về quan hệ không gian và phần bổ sung vùng bị che giữa các lớp.

Chọn phương thức tích hợp: Có thể trải nghiệm nhanh qua API trực tuyến miễn phí của OpenRouter https://openrouter.ai/inclusionai/ming-image-0.1-design, hoặc tải trọng số mô hình từ Hugging Face / ModelScope để triển khai cục bộ.
Viết prompt: Mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên; nên tổ chức nội dung theo cấu trúc “nội dung, mô-đun, bố cục, phong cách trực quan” để phát huy khả năng prompt dài 8K.
Tạo thiết kế: Gọi mô hình Design để tạo một lần thiết kế trực quan hoàn chỉnh như UI, infographic hoặc poster.
Tách lớp: Đưa thiết kế vừa tạo hoặc thiết kế có sẵn vào mô hình Design-Layer để tách thành 2—9 lớp trong suốt có thể chỉnh sửa độc lập.
Bàn giao frontend: Lấy Design Skill (ling-cookbook) trên GitHub, nhập yêu cầu để tạo phương án trang trong khoảng 15 giây, sau khi xác nhận mới chuyển cho Coding tạo trang có thể chạy.
Bàn giao PPT: Sử dụng PPT Skill (ling-cookbook) để khôi phục thiết kế thành trang PowerPoint có thể chỉnh sửa chỉ bằng một lần thao tác, sau đó tiếp tục sửa nội dung, màu sắc và bố cục.

Ít tham số, hiệu năng cao: 6B tham số vượt qua các mô hình lớn như Nano Banana 2 và FLUX.2, đạt chiến thắng tuyệt đối 12/12 và 10/10 trong các tác vụ UI phức tạp.
Thống nhất phong cách đầu-cuối: Điều phối bố cục, màu sắc và tài nguyên trong một lần tạo, tránh sự rời rạc và cảm giác theo mẫu do ghép nhiều lần.
Thiết kế có thể chỉnh sửa: Mô hình Layer tách thiết kế thành các lớp RGBA độc lập về ngữ nghĩa; đứng đầu cả 12 chỉ số của Crello-Test, giúp tiếp tục chỉnh sửa kết quả tạo ra.
Tốc độ nhanh, chi phí thấp: Nhanh hơn 4.3 lần so với phiên bản mã nguồn mở Qwen 20B; sau khi tối ưu kỹ thuật, mất khoảng 20 giây để tạo ảnh, chi phí sửa chữ chỉ bằng 1/7 GPT-image2.
Quy trình bàn giao hoàn chỉnh: Kết hợp Design Skill và PPT Skill, có thể đi thẳng từ văn bản/ảnh tham chiếu đến trang frontend và PPT có thể chỉnh sửa; thời gian lần đầu thấy kết quả giảm từ 5 phút xuống 15 giây.
Ngưỡng triển khai thấp: 6B tham số giúp giảm chi phí triển khai và phát triển thứ cấp; trọng số và Skills đều mã nguồn mở, hỗ trợ tự do xây dựng công cụ thiết kế.

Kho mô hình HuggingFace: https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer

Xem trước tạo ứng dụng AI: Trước khi Agent viết mã, Design tạo bản xem trước trực quan của ứng dụng để người dùng xác nhận hướng đi từ sớm, hiện thực hóa “những gì thấy là những gì nhận được”.
Chỉnh sửa lớp thiết kế chuyên nghiệp: Tách poster và hình ảnh chủ đạo thương mại điện tử thành các lớp có thể chỉnh sửa chỉ bằng một lần thao tác; nhà thiết kế có thể sửa chữ, di chuyển chủ thể, thay nền riêng biệt trong khoảng 40 giây và xuất PSD.
Khôi phục trang frontend (Visual Coding): Nhập thiết kế hoặc ảnh chụp, sau khi Layer tách tài nguyên sẽ tự động tạo trang frontend có thể chạy, đồng thời tự động kiểm tra và sửa thông qua đối chiếu ảnh chụp.
Sao chép PPT nhanh: Khôi phục một thiết kế thành trang PowerPoint có thể chỉnh sửa; nội dung, màu sắc và hình ảnh đều có thể tiếp tục sửa, biểu tượng và hình minh họa được trích xuất để tái sử dụng trực tiếp.