9月9日深夜，腾讯发布并开源混元最新的生图模型“混元图像2.1（HunyuanImage 2.1）” 。该模型综合能力业界领先，支持原生2K高清生图。

混元图像2.1模型在开源后，在Hugging Face模型热度榜热度迅速攀升，一跃而成全球第三热门模型。在该榜单前八名中，腾讯混元模型家族包揽三席。

同时，腾讯混元团队透露，即将发布原生多模态图像生成模型。

混元图像2.1在2.0架构的基础上全面升级，更加注重生成效果与性能之间的平衡。新版本不仅支持中英文的原生输入，还能够实现中英文文本与复杂语义的高质量生成。同时，在生成图片的整体美学表现和适用场景的多样性方面，都有了显著提升。

这意味着，设计师、插画师等视觉创作者能够更加高效、便捷地将自己的创意转化为画面。无论是生成高保真的创意插画，还是制作包含中英文宣传语的海报和包装设计，亦或是复杂的四格漫画与连环画，混元图像2.1都能为创作者提供快速、高质量的支持。

混元图像2.1是一款全面开源的基座模型，不仅具备业界领先的生成效果，还能够灵活适配社区多样化的衍生需求。目前，混元图像2.1的模型权重和代码已在Hugging Face、GitHub等开源社区正式发布，个人和企业开发者均可基于这一基础模型开展研究，或开发各类衍生模型与插件。

得益于更大规模的图文对齐数据集，混元图像2.1在复杂语义理解和跨领域泛化能力上有了显著提升。它支持最长达1000个tokens的提示词，可精准生成场景细节、人物表情和动作，实现多物体的分别描述与控制。此外，混元图像2.1还能够对图像中的文字进行精细控制，使文字信息与画面自然融合。

混元图像2.1亮点1：模型对复杂语义理解能力强，支持多主体分别描述与精确生成

混元图像2.1亮点2：对图像中的文字和场景细节的把控更为稳定

腾讯混元图像模型2.1处于开源模型中的SOTA水平。

从 SSAE（Structured Semantic Alignment Evaluation） 的评估结果上看，腾讯混元图像模型2.1在语义对齐上目前达到了开源模型上最优的效果，并且非常接近闭源商业模型 (GPT-Image) 的效果。

同时，GSB（Good Same Bad) 评测结果表明，HunyuanImage 2.1的图像生成质量与闭源商业模型Seedream3.0相当，同时相较于同类开源模型Qwen-Image略优。

混元图像2.1模型不仅采用了海量训练数据，还利用结构化、不同长度、内容多样的caption，极大提升了对文本描述的理解能力。在caption模型中，引入了OCR和IP RAG专家模型，有效增强了对复杂文字识别和世界知识的响应能力。

为大幅降低计算量、提升训练和推理效率，模型采用了32倍超高压缩倍率的VAE, 并使用dinov2对齐和repa loss来降低训练难度。因此，模型能高效原生生成2K图。

在文本编码方面，混元图像2.1配备了双文本编码器：一个MLLM模块用于进一步提升图文对齐能力，另一个ByT5模型则增强了文字生成表现力。整体架构为17B参数的单/双流DiT模型。

此外，混元图像2.1还在17B参数量级的模型上解决了平均流模型（meanflow）的训练稳定性问题，将模型推理步数由100步蒸馏到8 步，显著提升推理速度的同时保证了模型原有的效果。

同步开源的混元文本改写模型（PromptEnhancer）是业内首个系统化、工业级的中英文改写模型，能够对用户的文本指令进行结构化优化，丰富视觉表达，使改写后的文本生成图像的语义表现得到大幅提升。

腾讯混元在图像生成领域持续深耕，曾发布首个开源的中文原生DiT架构图像大模型——混元DiT，以及业界首个商用级实时生图模型——混元图像2.0。此次推出的原生2K模型混元图像2.1则在效果与性能之间实现了更好的平衡，能够满足用户和企业在多样化视觉场景下的多种需求。

同时，腾讯混元坚定拥抱开源，陆续开放了多种尺寸语言模型，图像、视频、3D等完整多模态生成能力和工具集插件，提供接近商业模型性能的开源基座。图像、视频衍生模型数量总数达到3000个，混元3D系列模型社区下载量超过230万，已成为全球最受欢迎的3D开源模型。