LM效果可视化报告1024x1024分辨率下20个checkpoint画质横向评测1. 评测背景与目的LM是基于Tongyi-MAI/Z-Image底座的文生图镜像特别擅长生成角色、服饰、时尚人像等写实风格图像。本次评测聚焦于镜像内置的20个不同训练阶段的checkpointLM_1.safetensors到LM_20.safetensors在1024x1024分辨率下的画质表现差异。通过系统性的横向对比我们将回答以下关键问题不同checkpoint生成的图像质量是否存在显著差异训练阶段如何影响最终生成效果在实际应用中应该如何选择合适的checkpoint2. 评测环境与方法2.1 测试环境配置为确保评测结果的可比性所有测试均在统一环境下进行硬件配置GPUNVIDIA GeForce RTX 4090 D 24GB内存64GB DDR5存储NVMe SSD软件环境LM镜像版本v1.0.0底座模型Tongyi-MAI/Z-ImageWeb界面Gradio 3.41.0测试参数分辨率1024x1024固定推理步数12步Guidance Scale5.0随机种子42固定2.2 评测方法设计我们采用控制变量法进行评测测试提示词LM, 时尚女性人像未来感服装电影级光影高细节写实风格反向提示词统一使用blurry, low quality, deformed, extra fingers, bad anatomy评测维度面部细节五官比例、皮肤质感服装纹理材质表现、细节丰富度光影效果自然度、层次感整体协调性元素融合度艺术风格一致性评分标准 每个维度采用5分制1差5优秀最终计算总分3. 20个checkpoint画质对比3.1 早期checkpointLM_1-LM_5典型特征面部结构基本正确但细节不足服装纹理较为简单光影层次感较弱偶尔出现手指畸形问题评分趋势Checkpoint面部细节服装纹理光影效果协调性总分LM_12.52.02.02.59.0LM_23.02.52.53.011.0LM_33.53.03.03.513.0LM_44.03.53.54.015.0LM_54.04.04.04.016.03.2 中期checkpointLM_6-LM_15质量提升点面部细节显著丰富毛孔、睫毛清晰可见服装材质表现力增强金属/布料区分明显光影层次更加自然基本消除畸形问题评分趋势Checkpoint面部细节服装纹理光影效果协调性总分LM_64.54.04.04.016.5LM_104.54.54.54.518.0LM_155.04.54.54.518.53.3 后期checkpointLM_16-LM_20专业级表现皮肤质感接近摄影级别复杂服装纹理完美呈现电影级光影效果整体协调性极佳评分对比Checkpoint面部细节服装纹理光影效果协调性总分LM_165.04.54.54.518.5LM_185.05.05.05.020.0LM_205.05.05.05.020.04. 关键发现与建议4.1 训练阶段与画质关系从评测数据可以看出明显的质量提升曲线初期1-5快速学习基础结构中期6-15细节丰富度显著提升后期16-20达到专业级画质并趋于稳定4.2 实际应用建议根据使用场景推荐不同checkpoint快速原型设计LM_5速度与质量的平衡点商业级输出LM_15及以上最高质量要求LM_18或LM_204.3 性能考量在1024x1024分辨率下早期checkpoint生成时间约12秒后期checkpoint生成时间约17秒显存占用差异±1GB以内5. 总结与展望本次评测系统性地展示了LM镜像20个checkpoint在1024x1024分辨率下的画质演进过程。关键结论包括后期checkpointLM_15-20能够稳定产出商业级质量的图像LM_20在各项指标上均达到满分是当前最佳选择不同checkpoint适合不同应用场景可按需选择未来可进一步探索不同分辨率下的质量表现特定风格如插画、动漫的checkpoint适配性多checkpoint融合使用的可能性获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。