美团 LongCat 全新上线 AI 生图功能，该功能基于 LongCat 系列模型「LongCat-Image」打造而成。不仅在文生图任务中实现了“快、真、准” ：出图快速响应、达到摄影棚拍摄质感、中文渲染精准度高；更在图像编辑任务上做到了精准便捷，无需复杂指令，可以用自然语言对图像进行二次编辑。无论是追求高效出图的普通用户，还是需要精准落地创意的专业创作者，LongCat 都以 “轻量化模型 + 流畅体验” ，让 AI 生图真正成为人人可用的创作工具。

目前，AI 生图功能已在 LongCat APP 和 https://longcat.ai/ 同步上线，轻松解锁高效创作新方式。

LongCat · AI 生图「三大功能亮点 」

亮点一：图像生成 + 编辑一体化，创意落地无断点

从 “文字生成图片” 到 “用嘴改图” 一步到位，帮你轻松拿捏专业创作：

• 简单提示词也能高效出图：基于深度优化语义理解能力，简单提示词也能生成效果高度契合画面、布局、氛围及内容，在保障质量的前提下大幅提升创作效率。
• 全场景编辑无断点：支持物体增删、风格迁移、视角转换、人像精修、文本修改等 15 类细分任务，无论是简单的背景替换，还是复杂的多轮复合指令，均能精准执行。
• 多轮编辑不丢质感：修改后画面和原图风格、光影保持一致，不会出现 “拼接感”，人像编辑保留面部特征，多轮编辑画面不跑偏。

亮点二：中文文字生成超能打，生僻字也不翻车

中文文字生成能力优异，生僻字生成也不在话下：

• 字符渲染优异：店铺牌匾、海报标题、书籍封面等场景的中文文字，无错字、漏字、字体扭曲，多行排版、段落文本均能精准渲染
• 生僻字高覆盖率：非常见字、异体字、书法字体（楷体、行书）准确率较高，适配传统文化、专业领域等特殊创作需求
• 智能排版：自动匹配场景调整文字大小、颜色、行距，如古风文案搭配书法字体，科技主题适配现代无衬线字体，无需手动调整

亮点三：快速生成摄影棚级质感画面

• 快速响应不等待：轻量化技术优化让单张高清图高效生成，效率较同类工具有一定提升，高频创作无需久候。
• 质感堪比棚拍实景：优化构图与光影美学，物体纹理、场景光影精准复刻真实世界，人物肢体、物体比例遵循物理规律，实现摄影棚拍质感。

强大功能背后的「技术底座」

LongCat-Image具备出色的跨语言图像编辑能力，通过共享 MM-DiT+Single-DiT 混合主干架构与VLM条件编码器，文生图与编辑能力相互辅助，继承文生图的出图质量并具备出色的指令遵循、一致性保持能力，在主流公开评测基准上达到第一梯队水平。文字生成专项能力上，覆盖全量通用规范汉字并在在商业海报、自然场景文字上都展现出极强的适用性。此外，通过精细化模型设计及多阶段训练策略优化，极大提升生成真实度、合理性并可支持消费级显卡高效推理。

用 LongCat 记录你的「灵感瞬间」吧！

LongCat APP 体验入口：在「LongCat APP」中，你可以：输入一句话，生成高质量图像，或对生成图像进行迭代编辑、多轮生成，快速响应。

LongCat Web 端入口：

您可以登录 https://longcat.ai/  ，体验高效的 AI 生图功能，或对生成图像进行多轮编辑。

更多玩法探索

当前 AI 图像生成技术需求旺盛，但行业陷入 “两难困境”：闭源大模型性能强劲但无法自行部署或二次定制开发，开源方案普遍存在轻量化与模型性能难以兼顾、面向商用专项能力不足的痛点，制约商业创作与技术普惠。为此，美团 LongCat 团队正式发布并开源 LongCat-Image 模型，通过高性能模型架构设计、系统性的训练策略和数据工程，以6B参数规模，成功在文生图和图像编辑的核心能力维度上逼近更大尺寸模型效果，为开发者社区与产业界提供了 “高性能、低门槛、全开放” 的全新选择。

技术亮点

LongCat-Image 采用文生图与图像编辑同源的架构设计，并结合渐进式学习策略，在仅 6B 的紧凑参数规模下，实现了指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的高效协同提升。尤其在单图编辑的可控性和文字生成的汉字覆盖度方面独具优势。

亮点一：图像编辑高度可控

LongCat-Image 在图像编辑领域的多个重要基准测试中（如GEdit-Bench、ImgEdit-Bench）均达到开源SOTA水平，实现性能突破的背后在于一套紧密协同的训练范式和数据策略。为有效继承文生图模型的知识和美感，同时避免文生图后训练阶段收窄的状态空间对编辑指令多样性的限制，基于文生图Mid-training阶段模型进行初始化，并采用指令编辑与文生图多任务联合学习机制，深化对复杂多样化指令的理解。此外通过预训练阶段的多源数据及指令改写策略，以及SFT阶段引入人工精标数据，最终实现了指令遵循精准度、泛化性和编辑前后视觉一致性的共同提升。

亮点二：中文文字生成精准覆盖

针对中文文本渲染这一行业痛点，LongCat-Image 通过课程学习策略来提升字符覆盖度和渲染精准度：预训练阶段基于千万量级合成数据学习字形，覆盖通用规范汉字表的8105个汉字；SFT 阶段引入真实世界文本图像数据，提升在字体、排版布局上的泛化能力；RL 阶段融入 OCR 与美学双奖励模型，进一步提升文本准确性与背景融合自然度。此外通过对 prompt 中指定渲染的文本采用字符级编码，大幅降低模型记忆负担，实现文字生成学习效率的跨越式提升。通过该项能力加持，有效支持海报设计、商业广告作图场景中复杂笔画结构汉字的渲染，以及古诗词插图、对联、门店招牌、文字Logo等设计场景的生僻字渲染。

此外，LongCat-Image通过系统性的数据筛选与对抗训练框架，实现了出图纹理细节和真实感的提升。预训练和中期训练阶段严格过滤AIGC数据，避免陷入“塑料感”纹理的局部最优；在SFT阶段，所有数据均经过人工精筛来对齐大众审美；在RL阶段，创新性地引入AIGC内容检测器作为奖励模型，利用其对抗信号逆向引导模型学习真实世界的物理纹理、光影和质感。

性能验证

客观基准评测

全面的客观基准测试充分验证了 LongCat-Image 的核心竞争力：图像编辑任务中，ImgEdit-Bench（4.50分）、 GEdit-Bench 中英文得分（7.⁶⁰⁄₇.64分）分别达到开源SOTA水平，且逼近头部闭源模型水平；文字渲染方面，ChineseWord 评测以 90.7 分的成绩大幅领先所有参评模型，实现常用字、生僻字的全量精准覆盖；文生图任务上，GenEval 0.87 分、DPG-Bench 86.8 分的表现，使其在生图基础能力上相比头部开源与闭源模型依然具备强竞争力。

综合主观评测

在衡量模型的通用能力时，我们始终将用户的真实体验放在首位。为此，我们采用业界公认的主观评价方法，对LongCat-Image在“文生图”与“图像编辑”两大核心场景下的表现进行了系统评估。

在文生图方面采用大规模的人工主观评分（MOS）方法，核心覆盖 文本-图像对齐、视觉合理度、视觉真实度、美学质量4个维度，LongCat-Image 的真实度相比主流开闭源模型表现出色，同时在文本-图像对齐与合理度上也达到开源SOTA水平。在图像编辑方面采用严格的并列对比评估（Side-by-Side, SBS）方法，聚焦于综合编辑质量、视觉一致性这两个用户体验的维度，评测结果表明，LongCat-Image 虽然与 Nano Banana、Seedream 4.0 等商业模型存在一定差距，但显著超越了其他开源方案。

开源开放

为了构建一个更透明、开放、协作的开源生态系统，我们全面开源文生图的多阶段模型（Mid-training、Post-training）和图像编辑模型，旨在无缝支持从前沿研究到商业应用的全流程。我们坚信，真正的技术进步源于社区的集体智慧。诚邀广大开发者体验模型、参与共建，让我们共同基于这个高效能模型，探索视觉生成的更多可能。

🔗 资源链接：

| Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Image

| GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image

零门槛解锁 AI 创作新可能

LongCat APP：一键生成专业级图像

继文生图功能上线后，「LongCat APP」全新升级图生图能力！上传任意素材（风景照、自拍照、草稿线稿均可），模型将精准捕捉核心元素，按需求生成全新图像。同步上线 24 个零门槛图片玩法模板，涵盖海报设计、人像精修、场景改造等多重场景，点击 “AI 创作” 直接套用，彻底告别 “提示词焦虑”，小白也能快速产出专业级作品。

LongCat.ai：网页端高效创作入口

进入https://longcat.ai/点击「图片生成」，可上传参考图、自由调整比例、选择心仪风格，无需复杂配置即可快速获得高质量生成结果。无论是商业设计初稿、社交媒体素材，还是个性化创意创作，都能高效完成。

扫描下方二维码即可体验 Web 端及下载 LongCat APP 安卓版本（iOS 用户可直接在 APP Store 中搜索“LongCat”）

快翻出相册里压箱底的素材，即刻使用 LongCat-Image 解锁图片创作的无限可能～

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目前，AI 生图功能已在 LongCat APP 和 https://longcat.ai/ 同步上线，轻松解锁高效创作新方式。

LongCat · AI 生图「三大功能亮点 」

亮点一：图像生成 + 编辑一体化，创意落地无断点

从 “文字生成图片” 到 “用嘴改图” 一步到位，帮你轻松拿捏专业创作：

• 简单提示词也能高效出图：基于深度优化语义理解能力，简单提示词也能生成效果高度契合画面、布局、氛围及内容，在保障质量的前提下大幅提升创作效率。
• 全场景编辑无断点：支持物体增删、风格迁移、视角转换、人像精修、文本修改等 15 类细分任务，无论是简单的背景替换，还是复杂的多轮复合指令，均能精准执行。
• 多轮编辑不丢质感：修改后画面和原图风格、光影保持一致，不会出现 “拼接感”，人像编辑保留面部特征，多轮编辑画面不跑偏。

亮点二：中文文字生成超能打，生僻字也不翻车

中文文字生成能力优异，生僻字生成也不在话下：

• 字符渲染优异：店铺牌匾、海报标题、书籍封面等场景的中文文字，无错字、漏字、字体扭曲，多行排版、段落文本均能精准渲染
• 生僻字高覆盖率：非常见字、异体字、书法字体（楷体、行书）准确率较高，适配传统文化、专业领域等特殊创作需求
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亮点三：快速生成摄影棚级质感画面

• 快速响应不等待：轻量化技术优化让单张高清图高效生成，效率较同类工具有一定提升，高频创作无需久候。
• 质感堪比棚拍实景：优化构图与光影美学，物体纹理、场景光影精准复刻真实世界，人物肢体、物体比例遵循物理规律，实现摄影棚拍质感。

强大功能背后的「技术底座」

LongCat-Image具备出色的跨语言图像编辑能力，通过共享 MM-DiT+Single-DiT 混合主干架构与VLM条件编码器，文生图与编辑能力相互辅助，继承文生图的出图质量并具备出色的指令遵循、一致性保持能力，在主流公开评测基准上达到第一梯队水平。文字生成专项能力上，覆盖全量通用规范汉字并在在商业海报、自然场景文字上都展现出极强的适用性。此外，通过精细化模型设计及多阶段训练策略优化，极大提升生成真实度、合理性并可支持消费级显卡高效推理。

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技术亮点

LongCat-Image 采用文生图与图像编辑同源的架构设计，并结合渐进式学习策略，在仅 6B 的紧凑参数规模下，实现了指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的高效协同提升。尤其在单图编辑的可控性和文字生成的汉字覆盖度方面独具优势。

亮点一：图像编辑高度可控

LongCat-Image 在图像编辑领域的多个重要基准测试中（如GEdit-Bench、ImgEdit-Bench）均达到开源SOTA水平，实现性能突破的背后在于一套紧密协同的训练范式和数据策略。为有效继承文生图模型的知识和美感，同时避免文生图后训练阶段收窄的状态空间对编辑指令多样性的限制，基于文生图Mid-training阶段模型进行初始化，并采用指令编辑与文生图多任务联合学习机制，深化对复杂多样化指令的理解。此外通过预训练阶段的多源数据及指令改写策略，以及SFT阶段引入人工精标数据，最终实现了指令遵循精准度、泛化性和编辑前后视觉一致性的共同提升。

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此外，LongCat-Image通过系统性的数据筛选与对抗训练框架，实现了出图纹理细节和真实感的提升。预训练和中期训练阶段严格过滤AIGC数据，避免陷入“塑料感”纹理的局部最优；在SFT阶段，所有数据均经过人工精筛来对齐大众审美；在RL阶段，创新性地引入AIGC内容检测器作为奖励模型，利用其对抗信号逆向引导模型学习真实世界的物理纹理、光影和质感。

性能验证

客观基准评测

全面的客观基准测试充分验证了 LongCat-Image 的核心竞争力：图像编辑任务中，ImgEdit-Bench（4.50分）、 GEdit-Bench 中英文得分（7.⁶⁰⁄₇.64分）分别达到开源SOTA水平，且逼近头部闭源模型水平；文字渲染方面，ChineseWord 评测以 90.7 分的成绩大幅领先所有参评模型，实现常用字、生僻字的全量精准覆盖；文生图任务上，GenEval 0.87 分、DPG-Bench 86.8 分的表现，使其在生图基础能力上相比头部开源与闭源模型依然具备强竞争力。

综合主观评测

在衡量模型的通用能力时，我们始终将用户的真实体验放在首位。为此，我们采用业界公认的主观评价方法，对LongCat-Image在“文生图”与“图像编辑”两大核心场景下的表现进行了系统评估。

在文生图方面采用大规模的人工主观评分（MOS）方法，核心覆盖 文本-图像对齐、视觉合理度、视觉真实度、美学质量4个维度，LongCat-Image 的真实度相比主流开闭源模型表现出色，同时在文本-图像对齐与合理度上也达到开源SOTA水平。在图像编辑方面采用严格的并列对比评估（Side-by-Side, SBS）方法，聚焦于综合编辑质量、视觉一致性这两个用户体验的维度，评测结果表明，LongCat-Image 虽然与 Nano Banana、Seedream 4.0 等商业模型存在一定差距，但显著超越了其他开源方案。

开源开放

为了构建一个更透明、开放、协作的开源生态系统，我们全面开源文生图的多阶段模型（Mid-training、Post-training）和图像编辑模型，旨在无缝支持从前沿研究到商业应用的全流程。我们坚信，真正的技术进步源于社区的集体智慧。诚邀广大开发者体验模型、参与共建，让我们共同基于这个高效能模型，探索视觉生成的更多可能。

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• 全场景编辑无断点：支持物体增删、风格迁移、视角转换、人像精修、文本修改等 15 类细分任务，无论是简单的背景替换，还是复杂的多轮复合指令，均能精准执行。
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亮点二：中文文字生成超能打，生僻字也不翻车

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强大功能背后的「技术底座」

LongCat-Image具备出色的跨语言图像编辑能力，通过共享 MM-DiT+Single-DiT 混合主干架构与VLM条件编码器，文生图与编辑能力相互辅助，继承文生图的出图质量并具备出色的指令遵循、一致性保持能力，在主流公开评测基准上达到第一梯队水平。文字生成专项能力上，覆盖全量通用规范汉字并在在商业海报、自然场景文字上都展现出极强的适用性。此外，通过精细化模型设计及多阶段训练策略优化，极大提升生成真实度、合理性并可支持消费级显卡高效推理。

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