LongCat-Image：美团的开源双语图像生成模型，兼顾中文文本渲染与高效图像编辑

原创发布日期：2025-12-09

一、LongCat-Image是什么

LongCat-Image是美团LongCat团队开源的一款轻量级双语（中英文）图像生成与编辑基础模型，仅6B参数却具备行业领先的性能表现。该模型不仅能实现高质量文本到图像生成，还支持精准的图像编辑功能，尤其在中文文本渲染的准确性和稳定性上实现突破，同时提供完整的训练工具链和多版本模型支持，有效降低开发者的使用与二次开发门槛，适用于创意设计、内容创作、产品原型设计等多类场景，是兼顾性能、易用性与本土化适配的优秀开源图像生成方案。

LongCat-Image基于先进的扩散模型架构研发，整体参数规模仅为6B，远小于同级别主流开源模型，但在多个权威基准测试中实现了性能反超。该项目以Apache License 2.0协议开源，代码仓库托管于GitHub，同时在Hugging Face提供了预训练模型权重的下载，支持开箱即用的推理和灵活的二次微调，覆盖了从科研探索到商业落地的全链路需求。

二、功能特色

LongCat-Image的核心优势集中在“轻量高性能”“本土化适配”“全链路工具支持”三大维度，具体功能特色可分为以下五大类：

1、轻量参数下的卓越综合性能

不同于行业内部分模型依赖大参数堆砌提升效果的路径，LongCat-Image仅用6B参数就实现了“参数效率”与“生成质量”的平衡。在文本到图像生成的核心基准测试中，该模型在图像真实感、文本指令对齐度、细节丰富度等指标上，均超越了部分10B以上参数的开源模型，大幅降低了模型部署的硬件门槛，普通的消费级GPU即可满足基础推理需求。

2、行业领先的中文文本渲染能力

这是LongCat-Image最突出的本土化特色。当前多数开源图像生成模型由海外团队研发，在中文文本渲染场景下存在“字符错位、笔画缺失、生僻字无法识别”等问题，而LongCat-Image通过构建专属的中文文本图像数据集和优化训练策略，实现了三大突破：一是常见中文字符渲染准确率超95%，远高于同级别开源模型的70%左右；二是中文字典覆盖率达到行业领先水平，可精准渲染生僻字和复杂词组；三是支持多字体、多排版的中文文本生成，能满足海报、文案等场景的定制化需求。

3、高精度图像编辑能力

其衍生模型LongCat-Image-Edit在开源图像编辑模型中处于领先梯队，具备“指令精准遵循”和“视觉一致性保持”两大核心能力。在局部编辑场景中（如替换图片中的某个物体、修改文字内容、调整场景色调），模型可精准识别编辑指令的范围和要求，同时保证未编辑区域的像素、光影、风格与原图完全一致，避免出现“编辑痕迹明显”“整体风格割裂”等常见问题。

4、出色的照片级真实感生成效果

通过创新的多源数据融合策略和训练框架优化，LongCat-Image生成的图像具备极强的照片真实感。无论是人像、风景、静物还是商业产品，模型都能精准还原真实世界的光影层次、材质质感和空间透视，生成的图像可直接用于广告素材、内容创作等商业化场景，无需额外的后期修图。

5、完整的开源生态工具链

项目不仅提供了预训练模型，还配套了全链路的工具支持：从训练中期的检查点，到SFT（监督微调）、LoRA（低秩适应微调）、DPO（直接偏好优化）等多种训练脚本，再到开箱即用的推理代码，覆盖了“模型下载-推理验证-二次训练-应用部署”的全流程，显著降低了开发者的使用和二次开发门槛。

为更直观展示LongCat-Image与同级别开源模型的核心差异，以下是其与某主流10B参数开源图像模型的性能对比：

对比维度	LongCat-Image（6B）	某主流10B开源模型
中文文本渲染准确率	＞95%	约70%
基础硬件部署门槛	消费级GPU（16G显存）	专业级GPU（24G显存）
图像编辑视觉一致性	92%（权威测评）	75%（权威测评）
支持的二次训练方式	SFT/LoRA/DPO/编辑任务	仅支持基础SFT微调
开源协议	Apache License 2.0	非商业用途协议

三、技术细节

LongCat-Image的技术架构基于经典的扩散模型（Diffusion Model），但在模型结构、训练策略、数据处理三大核心环节进行了针对性创新，以下是具体技术细节：

模型基础架构 模型整体采用“文本编码器+图像扩散解码器”的双编码器架构：

文本编码器：采用多语言预训练的Transformer架构，同时优化了中文文本的tokenizer（分词器），增强了对中文语义和字符结构的理解，可精准解析包含复杂中文文本的生成指令；
图像扩散解码器：采用6B参数的U-Net结构，通过轻量化的注意力机制和残差模块设计，在降低参数规模的同时，保留了对图像细节的建模能力，实现了“轻量”与“高性能”的统一。

核心训练策略 为提升模型的综合性能和中文适配能力，团队采用了分阶段的训练流程：

预训练阶段：基于多源异构数据集训练，包括中英文文本-图像对、中文文本专属数据集、真实照片数据集等，让模型掌握基础的图像生成能力和中文文本的视觉特征；
精调阶段：通过SFT（监督微调）对模型进行指令对齐训练，提升模型对复杂生成指令的理解能力；同时引入DPO（直接偏好优化），基于人工标注的偏好数据优化图像生成质量，让结果更符合人类审美；
编辑任务专项训练：针对LongCat-Image-Edit模型，专门构建了“原图-编辑指令-编辑后图像”的三元数据集，训练模型的局部编辑能力和视觉一致性保持能力。

中文文本渲染优化 针对中文文本渲染的行业痛点，团队采取了两大技术方案：

构建专属中文文本图像数据集：收集了覆盖不同字体、字号、排版的中文文本图像数据，包含常见字、生僻字、复杂词组等，总数超千万级，让模型充分学习中文文本的视觉特征；
优化文本特征编码：在文本编码器中增加“字符结构感知模块”，可识别中文的笔画、偏旁等底层结构，避免出现“笔画缺失”“字形错误”等问题，同时提升多字体文本的生成能力。

四、应用场景

LongCat-Image凭借其“轻量高性能”“中文适配强”“支持编辑”的核心优势，可覆盖多个领域的应用需求，具体场景如下：

创意内容创作领域 对于自媒体创作者、设计师、文案策划等人群，LongCat-Image可快速将文字创意转化为可视化图像。例如，自媒体作者可输入“一张带有‘秋日露营’毛笔字体的森林露营海报，风格为日系清新”，模型能精准生成包含指定中文文本的海报初稿；设计师可通过模型快速生成多个创意方案，再基于方案进行精细化修改，大幅提升创作效率。
电商与商业营销领域 电商商家和营销人员可利用模型生成商品宣传素材，如输入“一款白色陶瓷马克杯，杯身印有‘新年限定’宋体字样，背景为红色喜庆场景，照片级真实感”，模型能生成符合要求的商品图，无需专业摄影和修图；同时可通过LongCat-Image-Edit模型对现有素材进行局部修改，如替换商品上的文字、调整背景色调，快速适配不同营销节点的需求。
科研与教育领域 高校和科研机构的研究人员可基于LongCat-Image的开源代码和训练工具链，开展图像生成模型的相关研究，如探索低参数模型的性能优化方法、研究中文文本与图像的对齐机制等；在教育场景中，教师可利用模型生成包含中文知识点的可视化教具，如历史事件场景图、科学原理示意图等，辅助课堂教学。
产品原型与UI设计领域 产品经理和UI设计师可通过模型快速生成产品原型的可视化效果图，如输入“一款移动端阅读APP的启动页，页面中央显示‘书香阅读’艺术字体，背景为淡蓝色渐变，风格简约清新”，模型能生成符合需求的界面初稿，帮助团队快速确认设计方向；同时可通过编辑模型调整界面元素的位置和样式，提升原型迭代效率。
个性化定制场景 面向普通用户的个性化需求，如定制专属头像、节日贺卡、朋友圈配图等，LongCat-Image可根据用户的自然语言指令生成内容，且能精准融入用户指定的中文文字，如“生成一张生日贺卡，贺卡中央写‘祝XX生日快乐’，周围装饰粉色气球和蛋糕，卡通风格”，满足用户的个性化表达需求。

LongCat-Image：美团的开源双语图像生成模型，兼顾中文文本渲染与高效图像编辑

五、使用方法

LongCat-Image的使用分为“模型下载”“基础推理”“二次训练”三个核心环节，以下是具体操作步骤（以Python环境为例）：

（一）环境准备

首先需配置基础运行环境，安装必要的依赖库：

# 安装基础依赖
pip install torch torchvision transformers diffusers accelerate huggingface_hub
# 安装额外工具库（如需训练则需安装）
pip install peft trl datasets

（二）模型下载

项目在Hugging Face提供了三个核心模型的权重下载，可通过Hugging Face CLI工具或Python代码下载：

通过CLI工具下载

# 安装huggingface_hub CLI
pip install "huggingface_hub[cli]"
# 下载LongCat-Image（基础生成模型）
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Image --local-dir ./weights/LongCat-Image
# 下载LongCat-Image-Edit（图像编辑模型）
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Image-Edit --local-dir ./weights/LongCat-Image-Edit

通过Python代码下载

from huggingface_hub import snapshot_download
# 下载基础生成模型
snapshot_download(
  repo_id="meituan-longcat/LongCat-Image",
  local_dir="./weights/LongCat-Image"
)

（三）基础推理

文本到图像生成 基于Diffusers库可快速实现文本到图像的生成，示例代码如下：

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

# 加载模型
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
  "./weights/LongCat-Image",
  torch_dtype=torch.float16 # 启用半精度推理，降低显存占用
).to("cuda") # 若无GPU可改为"cpu"

# 定义生成指令（包含中文文本）
prompt = "一张户外咖啡海报，海报上方有‘秋日限定咖啡’黑体字样，背景为落叶街道，照片级真实感"
# 执行生成
image = pipe(prompt, num_inference_steps=30).images[0]
# 保存生成的图像
image.save("autumn_coffee_poster.png")

图像编辑 使用LongCat-Image-Edit模型可实现图像局部编辑，示例代码如下：

import torch
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
from PIL import Image

# 加载编辑模型
edit_pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
  "./weights/LongCat-Image-Edit",
  torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# 加载原图和蒙版（蒙版需标记要编辑的区域）
original_image = Image.open("autumn_coffee_poster.png").convert("RGB")
mask_image = Image.open("mask.png").convert("RGB") # 蒙版中白色区域为待编辑区域

# 定义编辑指令
edit_prompt = "将海报上的‘秋日限定咖啡’改为‘冬季热饮特惠’宋体字样"
# 执行编辑
edited_image = edit_pipe(
  prompt=edit_prompt,
  image=original_image,
  mask_image=mask_image,
  num_inference_steps=30
).images[0]
# 保存编辑后的图像
edited_image.save("winter_drink_poster.png")

（四）二次训练

若需对模型进行二次微调（如LoRA微调），可使用仓库中train_examples目录下的脚本，以LoRA微调为例，核心步骤如下：

准备自定义的文本-图像数据集，格式需符合项目要求（可参考仓库的数据集示例）；
修改train_examples/lora_train.py中的配置参数，包括数据集路径、模型权重路径、训练轮次、学习率等；
执行训练脚本：

python train_examples/lora_train.py

训练完成后，可将LoRA权重与基础模型合并，实现定制化的生成效果。

LongCat-Image：美团的开源双语图像生成模型，兼顾中文文本渲染与高效图像编辑

六、常见问题解答

Q：LongCat-Image的部署需要什么硬件配置？

A：基础推理场景下，6B参数的模型在开启半精度推理时，仅需16G显存的消费级GPU（如RTX 3060/3070）即可运行；若需进行二次训练，建议使用24G以上显存的专业GPU（如RTX 3090/A100），同时可通过分布式训练进一步降低单卡显存压力。

Q：模型生成的中文文本出现笔画错误怎么办？

A：可尝试三种解决方案：一是优化生成指令，明确指定字体和字号（如“黑体、12号字”）；二是使用LongCat-Image-Edit模型对错误区域进行局部编辑；三是基于自定义的中文文本数据集进行LoRA微调，提升特定场景下的文本渲染准确率。

Q：是否支持非中文的多语言文本生成？

A：LongCat-Image支持基础的英文文本生成，其文本编码器具备双语处理能力，但模型的核心优化方向为中文，若需高质量的小语种文本生成，建议结合对应语种的数据集进行二次微调。

Q：训练过程中出现显存不足的问题如何解决？

A：可通过以下方式优化：一是启用梯度累积（gradient accumulation），减少单次迭代的显存占用；二是使用LoRA而非全量微调，仅训练低秩适配器权重；三是开启混合精度训练（mixed precision），降低张量存储的显存开销；四是采用分布式训练，将计算任务拆分到多张GPU上。

Q：模型生成的图像存在版权问题吗？

A：LongCat-Image以Apache License 2.0协议开源，用户可基于协议进行商用和二次开发，但需注意：生成图像的版权归属需结合具体使用场景判断，若生成内容包含他人知识产权（如品牌标识、肖像），需获得对应授权。

七、相关链接

GitHub代码仓库：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image
Hugging Face模型仓库：

八、总结

LongCat-Image是美团LongCat团队面向图像生成领域推出的一款兼具“轻量性”“高性能”“本土化”的开源模型，6B的参数规模大幅降低了部署门槛，同时在中文文本渲染、图像真实感、精准编辑等核心能力上实现了行业领先，配套的全链路工具链又为二次开发和科研探索提供了便利。该项目不仅解决了主流开源模型在中文场景的适配痛点，还通过创新的训练策略实现了参数效率与生成质量的平衡，无论是创意内容创作、电商营销素材生成，还是科研探索、产品原型设计，LongCat-Image都能提供高效、稳定的解决方案，是开源图像生成领域中极具实用价值和本土化特色的优秀项目。