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Ant Ling lanza modelos de diseño AI editables

AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.

Ant Ling ha presentado Ming-Image-0.1-Design, una suite de modelos que permite generar y descomponer diseños en capas editables. Esta tecnología facilita la conversión de imágenes estáticas en archivos de PowerPoint o capas manipulables para flujos de trabajo profesionales.

Resumen traducido · AI-assisted; check the original.

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Todo el hilo, de un vistazo

Resúmenes propios con ayuda de IA de las publicaciones conectadas de CHOI. Las imágenes y los vídeos pertenecen a sus creadores. Las afirmaciones no se han verificado de forma independiente.

  1. Hacia un diseño AI editable
  2. Capacidades de generación
  3. Extracción de capas y rendimiento
  4. Liderazgo en benchmarks
  5. Acceso a los modelos

Hacia un diseño AI editable

Ant Ling lanzó modelos capaces de crear interfaces y gráficos, permitiendo separar imágenes en hasta 9 capas editables. También incluye una función para convertir imágenes en presentaciones de PowerPoint totalmente editables.

@choi.openai · Publicación original ↗

Capacidades de generación

El modelo soporta hasta 8K tokens para generar UI completas, incluyendo tipografía y colores. La herramienta Ling UI Design permite automatizar desde la creación del diseño hasta la generación de código.

@choi.openai · Publicación original ↗

Extracción de capas y rendimiento

El modelo de capas descompone imágenes terminadas en elementos editables. Según Choi, superó a modelos de 20B Qwen en pruebas de Crello, siendo 4.3 veces más rápido en el procesamiento.

@choi.openai · Publicación original ↗

Liderazgo en benchmarks

Ming-Image-0.1-Design encabeza el ranking de UI/UX de Artificial Analysis entre modelos de pesos abiertos. El enfoque cambia de mostrar imágenes a crear resultados que los humanos pueden seguir editando.

Liderazgo en benchmarks
@choi.openai · Publicación original ↗

Acceso a los modelos

Los modelos de diseño y capas están disponibles para el público a través de la plataforma Hugging Face en el repositorio de InclusionAI.

Source notes

This is a linked resource, not an independent verification of performance, cost or results. Check the original for current details.

Collected
2026-09-23
Discovered via
www.threads.com

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