虹软推出新一代视觉大模型ArcMuse 2025 V1.1

OeR2m8y · 4 天前

大模型从最初的“不计成本”探索，到如今的“可持续”商业化落地，经历了从技术突破到工程优化，再到产业融合的深度演进。在这一过程中，虹软始终走在创新前沿，依托深厚的视觉AI技术积累，以ArcMuse计算技术引擎为核心，不断推动视觉大模型的技术进步与行业落地，加速AI在各领域的深度应用。
自2023年推出以来，ArcMuse计算技术引擎凭借持续的算法创新与工程优化，构建起多层次架构、跨模型协同优化、高效能计算引擎等核心能力，不断突破通用大模型在计算成本、适配效率、推理速度等方面的局限。如今，经过对算法、数据、工程及大模型生态的全面优化，ArcMuse迎来了全新升级 —— ArcMuse 2025 V1.1版本。新一代ArcMuse在生成质量、计算效率、端侧适配性等方面取得了显著突破，进一步增强了视觉大模型的泛化能力与实用性。其先进的视觉AI能力全面支持智能手机、智能汽车、AI眼镜、机器人、服装智造以及智能商拍的创新发展。

ArcMuse 2025 总体架构与核心愿景：视觉AI核心基座引擎，不止大模型
ArcMuse是一个兼顾效果和性能的紧凑AI综合体，它以大底模和强化的垂直大模型为基础，用以生成远观悦目的基础效果，并利用一系列复杂或简单细分小模型、浅层模型、用于约束的CV&CG引擎包对基础效果进行控制，以达到近看自然、结构信息正确、细节丰富合理的最终图像和视频效果。
ArcMuse 2025核心思想与架构：
ArcMuse是一套深度耦合底模、细分大模型、控制浅层复杂模型和视觉库、约束细节的浅层小模型和视觉库，数据预处理引擎包、CV&CG处理引擎包、定制化文本生成模型的紧凑稳定AI平台库。
CPG(Control Packages) : 利用五大类小模型和引擎包对期望的结果进行约束与控制。
人物：手、脸、脚、四肢、体
深度: 各类摄像头、模组、模式的输入，都能得到高质量的深度
分割：基于对象、区域、语义等
分类：景、物、影调、情感等
边缘：强、弱、结构、遮挡、悬空等
KDE(Keep Details Engines) ：利用一些浅层模型保留弱纹理和细节，利用光照模型分析、去除、重光照处理和维持影调(Shading)。
高效计算优化：采用FP8混合精度计算，对核心计算复杂度高的OPs进行汇编级优化。
训练和推理时的减冗余并行处理引擎包：这点得益于公司定位实际应用落地有回报的降本压力，进而研发出高效的基础引擎和策略。
平台无关化的各种处理：依托虹软 20 余年的视觉AI技术积累，使 ArcMuse 具备跨平台适配能力，可灵活部署于云端、高性能计算平台、移动端及嵌入式设备。
从实用落地的角度来看，真正可行的 AI 大模型方案必须实现多层次协同与功能模块互补，降低计算成本，以推动大模型应用平权化，使其更广泛地赋能终端设备与各行业。ArcMuse 2025 正是基于这一理念让视觉 AI 在真实应用场景中实现性能、效果与成本的三重突破。
从 DeepSeek 到 ArcMuse 2025：构建大模型新范式
AI 计算的高效降本是大模型商业可行化落地的关键，其核心在于降低计算资源消耗、减少存储需求与数据依赖，以更低的成本提供可接受甚至卓越的AI性能，使先进AI技术(包括大模型)能够更广泛地惠及各行业与终端设备。要实现这一目标，仅依赖单一大模型或传统Transformer架构的顶级云计算平台远远不够，而必须借助多AI范式的深度耦合，并具备动态多层次的自适应能力的AI计算架构，以应对不同计算环境的需求。
在这点上， DeepSeek 在文本和规则性较强的AI任务(如数学、代码等) 上的策略，提供了一个典型的成功案例。其通过 DS-MOE(动态路由稀疏专家网络)、MLA(KV矩阵缓存压缩)、MTP(多Token预测)、FP8(混合精度量化训练)、GRPO (强化学习采用群组相对策略优化)、DualPipe(调度算法) 等优化策略，极大提升了大模型的计算效率，并降低了硬件成本，为大模型高效降本提供了新的思路。然而，DeepSeek 在推理计算与存储占用上仍然存在一定的优化空间，特别是对于图像、视频等视觉任务而言，如何借鉴这些优化思想，并结合视觉AI的独特需求，是一个关键课题。
在这一背景下，虹软对 DeepSeek 的优化策略进行了深入分析，并结合自身在视觉 AI领域的多年研发经验，取长补短、深度融合，同时针对视觉 AI 的特性进行了定制化优化。实践证明，这一耦合总体上带来了显著的增益，不仅全面提升了ArcMuse的性能，尤其在多模态数据理解、图像与视频推理增强方面效果突出 ;同时，计算成本大幅降低，例如，在提示词工程推理方面，显卡租赁成本减少了一半以上，使大模型的 AI计算更高效且可控。
为直观展现 ArcMuse 2025 在视觉生成、影像修复及视频生成方面的能力，我们以非刚体拓扑难以保持的柔性衣物为背景，呈现其在复杂视觉任务中的卓越表现。
生成图像示例1：
弱纹理、细节提升
生成图像示例2：
细节、影调的提升
困难场景(Hard Case)示例:半透物(薄纱)、柔性物(裙装)、复杂版型(塞腰、束腕)、弱纹理细节(纹理花纹、花边领、暗条纹)
生成图像示例4 :
AI模特图大角度、模特表现力更新
生成图像示例5 :
AI生成图的光影效果、模特表现力更新
生成视频示例6:
AI模特复杂动作的稳定性、表现力更新
生成图像示例7：半透装、碎花裙
生成视频示例8：
让示例7生成图像再动起来
ArcMuse 2025 为垂直行业提供定制化解决方案
ArcMuse 2025 的架构是一种系统性优化方案，通过整合多个 AI 引擎，实现高效协同，即使在有限资源下仍能发挥最大效能，并为各类垂直行业提供定制化解决方案。这一架构理念使 ArcMuse 成为虹软视觉 AI 赋能引擎，可广泛应用于移动智能终端 AI 影像处理、智能汽车、AI 眼镜、XR 3D 空间计算头显、服装智造和智能商拍以及智能机器人等垂直场景，推动行业创新升级。
在AI影像处理方面，ArcMuse 2025对AI影像模型进行了优化，特别是在图像增强与影像细节恢复过程中，显著减少了生成不真实效果的风险。升级后的模型在处理复杂纹理和高对比度场景时，展现出较为稳定的增强效果，降低了图像生成中的不确定性。另外，在语义分割与识别方面，ArcMuse 2025进一步增强了ArcMuse 2024对图像内容的理解精度，尤其是在文字纹理处理上，表现出比以往更强的模型细节还原能力。
在智能汽车方向，ArcMuse 2025的推理能力和场景理解能力得到提升，尤其在低能见度和复杂路况环境下，其优化后的推理方法能够结合不同的驾驶环境进行分析，为驾驶员提供更为合理的安全辅助建议。例如，在大雾天气和湿滑路况下，系统能够根据前方车辆的灯光信号、车速以及路面状态，提出合理的驾驶策略与建议，减少潜在的驾驶或行车风险。
在 AI 眼镜与 XR 3D 空间计算头显方向，ArcMuse 2025明显提升了对复杂环境下物体识别的精度，尤其是在图像语义分割和物体关系的理解上。在应用中，ArcMuse 2025能够更加精确地区分复杂环境中的物体和背景，减少误识别的情况。例如，在对图像中的窗户与画作进行区分时，ArcMuse 2025 通过优化图像分析流程，有效避免了误识别，提高了识别的准确度。
在智能商拍方向，ArcMuse 2025利用内部新迭代的蒸馏框架优化了文本与图像生成的控制精度，使得在提示词响应的准确性和图像生成的可靠性方面有更高的提升。升级后的ArcMuse有更强的文本与图像的匹配能力，能够更好地生成符合商业需求的图像。
在智能机器人方向，ArcMuse 2025通过优化多模态数据处理、实时目标识别、复杂场景理解等可显著提升机器人在动态环境中的适应性和自主性。同时，针对端侧部署深度优化，可使其在有限算力下依然高效运行 AI 任务，助力其在工业自动化、智能服务、家庭陪护、教育娱乐等应用落地。
视觉大模型实用化：多AI协同，驱动创新落地
虹软的视觉AI技术研发经历了20多年的历练，绝大多数技术都实现了产品化应用和实际落地，达到了100亿级端侧设备的实际应用。虹软的AI研发经历了从CV&CG到浅层学习，从端侧深度学习到复杂模型，从底座模型强化到领域大模型;效果和性能、功耗3指标并举的多阶段扎实迭代向前演进。
在当下的AI技术快速发展浪潮中，大模型成为行业关注的焦点，近来DeepSeek又带来一波强化剂。虹软认为真正高效的智能计算体系不是单一的通识大模型，每个AI引擎有各自的效果和性能优缺点，须深度耦合、效果性能权衡，这样才能帮助视觉大模型真正快速落地实用化。
另外，一个非常有意义的目标是：“大模型普及与可商业化”。其核心是算力要求要尽可能低，存储资源要尽可能少，数据要求要尽可能少，成本尽可能省，但效果尽可能好。这样的话，多AI范式的高度耦合，且是动态多层次的AI计算架构，才是逻辑合理的选择，仅靠目前单一的视觉大模型还不够、走不通，这就是ArcMuse的架构思路和定位。

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                                             原文标题：虹软新一代视觉大模型ArcMuse 2025 V1.1正式发布，全面赋能手机、汽车、眼镜、机器人、服装智造和智能商拍行业
                        文章出处：【微信号：ArcSoft_World_Wide，微信公众号：虹软】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。


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