据IDC刚刚发布的最新报告显示，2024年中国AI基础设施（AI IaaS）市场份额，阿里云占比23%，位列中国市场第一，超过第二名和第三名总和；在生成式AI基础设施领域，阿里云取得模型训练和模型推理市场的双项冠军。 在这个过程中，模型不断对预测内容调整优化，比如生成风景图时，先勾勒山川河流轮廓，再细化树木、花草等细节，确保画面在结构、色彩、语义等方面和谐统一。 这种生成机制给用户更灵活、可控的创作体验，设计师创作海报时，可实时观察生成过程，及时调整不协调部分，让创作更贴合预期。 以往模型受限于固定尺寸和比例，而Qwen VLo打破这一限制。无论是制作长宽比为4:1的横幅广告，还是1:3的社交媒体竖版封面，用户都能按需生成。 Qwen VLo通过技术创新，创造了图像生成在分辨率和长宽比方面的更多资源，电商商家可根据不同平台要求，快速生成适配的商品展示图，无需繁琐的后期裁剪调整。 当用户输入汽车照片并要求“将颜色换成蓝色”，模型精准识别车型，保留车身结构、线条等特征，自然地完成颜色替换，生成结果既符合指令预期，又不失真实感。 这种能力恰似达尔文进化论中物种对环境的精准适应，模型在复杂的图像生成环境中，不断进化以满足多样且精细的用户需求。 用户能用自然语言对图像提出创意指令，Qwen VLo能灵活响应。输入“把这张照片风格变成梵高的画风”“给图片中的天空加上彩虹”，模型即可完成艺术风格迁移、场景元素添加等操作。 面对“把人物换成卡通形象，背景改为森林，同时添加宣传语”这类复杂指令，也能尝试执行。此外，传统视觉感知任务如预测深度图、分割图等，通过编辑指令也能实现。 这一特性体现了“不创新，就死亡”的理念，Qwen VLo打破传统模型指令响应的局限，赋予用户更自由的操作空间，使其在开放指令编辑修改中不断进化，适应快速发展的AI市场。 这符合美国理性预期学派的领袖、诺贝尔经济学奖获得者托马斯?萨金特（Thomas J. Sargent）提出的开放和自由贸易理念，通过技术手段打破语言壁垒，促进全球用户在图像生成领域的“交流贸易”。 借助Qwen VLo，输入“时尚运动品牌夏季促销海报”，模型迅速生成多版不同构图、配色的海报草图，设计师在此基础上完善，大大缩短设计周期。 在包装设计方面，输入产物特点、目标受众等信息，模型生成相应设计图，提供创意灵感。Qwen VLo为设计师提供创意裂变的契机，帮助其用创新设计在市场竞争中赢得商业利润。 地理课讲解地貌时，输入“生成一张丹霞地貌的图片”，模型展示相关图片，帮助学生直观理解；语文教学中，讲解古诗词时，输入诗词内容，模型生成诗意场景图，加深学生对诗词意境的体会。 自媒体创作者、博主等创作内容时，需优质配图吸引受众。通过Qwen VLo，输入文章主题如“旅游攻略之海边度假”，模型生成海滩、海景等相关图片；在视频制作中，输入视频脚本关键信息，模型生成视频分镜草图，为拍摄和后期剪辑提供参考，提升内容创作质量和效率。 在游戏开发中，Qwen VLo能助力游戏美术资源制作。游戏设计师输入游戏风格、场景设定等指令，模型生成游戏场景、角色、道具等美术素材，降低开发成本，加速开发进程。 玩家也可利用模型生成个性化游戏场景、角色形象，增加游戏趣味性。影视制作中，在前期概念设计阶段，输入故事背景、角色特点等信息，模型生成影视场景概念图、角色概念图，为后续拍摄和特效制作提供方向。
