Génération MédiaAffaires et Marché 🇨🇳 05.08.2026 19:04

Arrêtez de survendre la génération d'images par IA : une IA qui ne peut pas éditer les calques n'est qu'un 'gâteau peint'

Toozon (Tuzhan Intelligent)Toozon (Tuzhan Intelligent)
RabbitVis, un nouvel outil de production de design par IA de Toozon, est lancé, visant à dépasser la simple génération d'images par IA en prenant en charge l'édition basée sur les calques. Basé sur leur modèle UniWorld-Design, il permet une génération structurée et une édition au niveau des calques, positionnant l'IA comme un outil qui réalise l'ensemble du flux de travail de design.
Toozon (Tuzhan Intelligent) a dévoilé RabbitVis, un outil de production de design basé sur l'IA, construit sur leur modèle UniWorld-Design, qui intègre des capacités de génération et d'édition visuelles. Contrairement aux générateurs d'images IA traditionnels qui produisent une seule image finale, RabbitVis prend en charge la décomposition en couches, permettant de modifier le texte, les éléments, les arrière-plans et les éléments décoratifs en tant que couches indépendantes. Cela permet aux utilisateurs d'effectuer des ajustements tels que repositionner des logos, redimensionner du texte ou créer des versions e-commerce sans avoir à régénérer entièrement l'image. L'outil repose sur UniWorld-Design, développé par Toozon en collaboration avec l'Université de Pékin et le Laboratoire Pengcheng, et propose des fonctionnalités de génération de matériaux transparents et de superposition d'images. Lors des évaluations, UniWorld-Design a obtenu un score CLIP de 33,03 dans la génération de matériaux transparents T2RGBA, et dans les tests de superposition d'images I2L, il a enregistré un L1 RGB de 0,1264, un Soft IoU Alpha de 0,7325, et une éditabilité de 1,32, avec un score subjectif VLM de 20,43 sur 25. RabbitVis vise à transformer le design IA d'une génération ponctuelle à une production continue, permettant aux sorties de design de devenir des actifs réutilisables, déplaçant ainsi l'accent concurrentiel de la capacité brute du modèle vers des résultats pratiques en termes de flux de travail.
Source: QbitAI 量子位 — original
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