今日，摩尔线程宣布完成对百度文心大模型团队ERNIE-Image系列文生图模型的Day-0极速适配。摩尔线程依托自研MUSA架构强大的生态兼容性与软硬件协同优势，使该模型在其全功能GPU上实现了高效、稳定运行。开发者无需复杂配置，即可快速解锁高保真、高速度、多风格的图像生成能力。此次适配，推动了国产文生图模型与国产算力的深度融合落地。
ERNIE-Image是百度文心大模型团队推出的文生图模型，基于 DiT 架构设计， 参数量为80亿（8B），只需 24GB显存的消费级显卡，即可生成媲美顶级商业模型的复杂、真实图像。
在通用图像生成能力方面，ERNIE-Image 以 40% 的参数超越了大部分全球顶尖模型，与先进模型持平，在多项 benchmark 上全面超越其他开源模型，取得世界第一的成绩。ERNIEImage在处理复杂指令方面表现出显著优势，尤其在精准文字渲染和知识密集型生成任务中表现突出。同时，在动漫、二次元、胶片、超现实主义、剪影、老照片等多元风格中均表现突出。
此次Day-0极速适配，既是摩尔线程常态化前沿模型响应能力的再次体现，也是国产算力与国产大模型协同创新的重要成果。依托MUSA全栈软件生态的深度赋能，摩尔线程技术团队针对ERNIE-Image系列模型的架构特性与运行需求，完成了系统性的算子适配；同时，针对该模型的快速推理特性，团队进一步借助MUSA 架构的高效计算能力，充分挖掘了模型的推理速度潜力。
摩尔线程全功能GPU深度适配各类主流AI开发框架，使开发者能够快速将ERNIE-Image系列模型部署在摩尔线程GPU之上，大幅降低迁移与部署成本。无论是个人开发者的灵感创作，还是企业级的批量图像生成需求，都能借助摩尔线程GPU与ERNIE-Image系列模型的组合，获得高效、便捷、低成本的解决方案。
此前，摩尔线程已多次实现对前沿大模型的Day-0极速适配，覆盖众多主流模型，逐步构建起从"极速适配"到"高效部署"的全链路支撑体系。此次适配ERNIE-Image系列文生图模型，进一步丰富了摩尔线程GPU的文生图模型生态，拓宽了国产算力在创意设计、内容生产、数字孪生等领域的应用场景。
摩尔线程将持续深耕MUSA架构优化与生态建设，保持对前沿文生图模型及各类AI模型的快速响应，不断提升适配能力和运行性能，为开发者提供更强大的算力支撑，为国产AI模型的规模化应用加速，助力数字创意产业高质量发展。