阿里通义大模型团队今日宣布，开源推出新一代图像生成模型Qwen-Image-2512，该模型在人物真实感、自然细节刻画及复杂文字排版三大维度实现突破性进展。经实测验证，新模型生成的图像质量已达到行业领先水平，在开源社区竞争中脱颖而出，甚至可与多款主流闭源模型正面抗衡。
在人物生成领域，Qwen-Image-2512彻底解决了传统模型常见的"塑料感"问题。通过引入多维度生理特征解析技术，新模型能够精准还原皮肤毛孔分布、发丝自然分叉等微观细节，甚至能捕捉"嘴角微扬时眼尾的褶皱变化"这类动态表情特征。技术团队特别强调，模型对空间语义的理解能力显著提升，例如"侧身45度凝视远方"等复杂指令的执行准确率较前代提升67%。
自然场景渲染方面，该模型展现出惊人的细节把控力。在官方测试案例中，水流飞溅形成的液滴轨迹、苔藓覆盖岩石的层次分布、金毛犬卷曲毛发间的光泽变化等复杂纹理均得到近乎真实的呈现。更令人瞩目的是对盘羊等特殊物种的皮毛质感模拟，粗硬外层与柔软内层的双层结构通过算法分层渲染，实现了触觉视觉化的技术突破。
文字处理能力的进化堪称革命性升级。新模型突破传统图文分离的生成模式，支持在图像中直接嵌入可编辑的文字组件。测试数据显示，其不仅能完成技术流程图、时间轴等结构化信息排版，更开发出多格漫画生成功能——通过智能对话框布局算法，可自动匹配人物站位生成连贯对话场景。在医疗科普海报生成测试中，模型成功将专业术语转化为图文并茂的传播素材，文字识别准确率达99.2%。
第三方评测机构AI Arena的盲测数据显示，在超过万组对比样本中，Qwen-Image-2512在开源模型组别中以绝对优势领跑，其综合评分较第二名高出23个百分点。值得关注的是，在与某国际知名闭源模型的直接对话中，新模型在人物真实度、场景复杂度等核心指标上均取得领先，仅在生成速度方面存在微弱差距。
据开发团队透露，Qwen-Image-2512采用创新的混合架构设计，在保持250亿参数规模的同时，通过动态注意力机制优化计算效率。目前该模型已全面开放下载，配套发布的还有包含500组高精度测试用例的评估基准集，为行业研究提供标准化对比参照。技术白皮书显示，模型在训练阶段消耗的算力较同类产品减少40%，这为后续商业化应用铺平了道路。
