Agenci AI · karta decyzji
GLM-Image
Z.ai
GLM-Image (Z.ai) is an open-source, 16-billion-parameter image generation model with strong performance in text rendering, complex layouts, and knowledge-intensive scenarios. It supports text-to-image and image-to-image tasks including editing, style transfer, identity preservation, and multi-subject consistency.
Dostęp
Do weryfikacji
Cena od
0
Trial
unknown
Sprawdzone
9.08.2026
W skrócie
Czy to narzędzie pasuje do Twojego zadania?
Free to use under MIT license; no paid plans mentioned in source.
Zastosowania
- Creating detailed infographics and posters with readable text
- Generating UI mockups with complex layouts
- Producing high-quality video thumbnails with text
- Image editing with style transfer and identity preservation
- Automated content generation for SEO and marketing
Najważniejsze funkcjonalności
- text-to-image generation
- image-to-image generation
- image editing
- style transfer
- identity-preserving generation
- multi-subject consistency
- high-detail image generation
- text rendering in images
- knowledge-intensive generation
- support for complex layouts (e.g., infographics, UI, posters)
- support for dense textual content in images
Darmowy plan i trial
Darmowy dostęp: yes
Trial: unknown
Cennik: Free to use under MIT license; no paid plans mentioned in source.
Plany i limity
| Plan | Cena | Dostęp | Limit / zawartość | Trial / karta |
|---|---|---|---|---|
| Free | 0 unknown | open source | unknown | unknown · karta: no |
Dane i bezpieczeństwo
- Prywatność
- unknown
- Trening na danych
- unknown
- Region danych
- unknown
- RODO / GDPR
- unknown
- Bezpieczeństwo
- unknown
Materiały i dowody
unknown
Materiały producenta
Badania, benchmarki i raporty
Tytuł materiału producenta nie jest niezależnym dowodem skuteczności. Źródła oznaczamy według ich pochodzenia.
Mocne strony
- + Strong text rendering in images
- + Supports complex layouts and information-dense content
- + Open source with MIT license
- + Supports multiple image-to-image tasks
- + High-fidelity and fine-grained detail generation