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ACE-Step 1.5：新一代开源多模态大模型全面指南

2月 23, 2026

ACE-Step 1.5 简介

ACE-Step 1.5 是 ACE-Step 系列开源多模态大模型的最新版本。在前代模型的坚实基础上，ACE-Step 1.5 在多模态理解能力方面实现了显著提升，同时保持了出色的推理效率。

该模型在海量图像-文本对数据上进行了预训练，并通过高质量指令数据进行了微调，使其在多个基准测试中达到领先水平，同时保持完全开源，供研究社区免费使用。

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核心亮点

  • 多模态能力：卓越的图像理解和推理能力
  • 开源免费：可自由用于学术和商业用途
  • 高效推理：针对 GPU 和 CPU 部署进行了优化
  • 强劲性能：在多项 benchmarks 上与闭源模型竞争

模型规格

架构概述

ACE-Step 1.5 采用基于 transformer 的架构，主要组件如下：

组件 规格
语言模型主干 Qwen2.5-32B
视觉编码器 ViT-H/14 (CLIP)
投影层 多层感知机
上下文窗口 128K tokens
精度 FP16 / BF16 / INT8

参数量

模型总共包含约 320 亿参数，其中视觉编码器约占 30 亿参数，语言模型包含剩余的约 290 亿参数。

输入要求

  • 图像分辨率：最高支持 448x448 像素
  • 图像格式：JPEG、PNG、WEBP
  • 文本输入：最多 128K tokens
  • 多轮对话：完全支持

性能基准

ACE-Step 1.5 在多个标准基准测试中进行了评估，展现了竞争力强的性能：

视觉-语言基准测试

基准测试 ACE-Step 1.5 GPT-4o Gemini 1.5 Pro
MME 分数 2158.9 2201.3 2189.7
MM-Bench 82.4 84.1 83.0
SEED-Bench 75.8 77.2 76.5
MathVista 65.3 68.9 67.1

推理能力

该模型在复杂推理任务中表现出色：

  • 视觉问答：准确回答关于图像的问题
  • 图表理解：解读复杂的视觉数据
  • 文档处理：读取和理解图像中的文本
  • 多图像推理：比较和推理多张图像

硬件要求

最低要求

使用量化模型进行基本推理：

组件 最低配置
CPU 8 核 (Intel i5 / AMD Ryzen 5)
内存 16 GB
GPU NVIDIA RTX 3060 (12GB 显存)
存储 20 GB

推荐配置

获得最佳性能：

组件 推荐配置
CPU 16 核 (Intel i7 / AMD Ryzen 7)
内存 32 GB 或更高
GPU NVIDIA RTX 4090 (24GB 显存) 或 RTX 3090 (24GB 显存)
存储 50 GB SSD

GPU 显存要求

模式 显存需求
FP16 推理 24-32 GB
BF16 推理 32 GB
INT8 量化 12-16 GB
INT4 量化 8-12 GB

在有限硬件上运行

ACE-Step 1.5 支持多种量化技术，可在资源受限的设备上部署：

  • GGUF 格式：提供 Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0 量化版本
  • AWQ 格式：4-bit 量化权重
  • Bitsandbytes：8-bit 和 4-bit 量化

安装与设置

前置要求

  • Python 3.10 或更高版本
  • PyTorch 2.0 或更高版本
  • CUDA 11.8 或更高版本（用于 GPU 加速）

安装方法

方法 1：使用 pip

pip install transformers accelerate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

方法 2：使用 Docker

docker run -it --gpus all ghcr.io/ace-step/ace-step-1.5:latest

快速开始

from transformers import AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ACE-Step/Ace-Step1.5",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    trust_remote_code=True
)

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "ACE-Step/Ace-Step1.5",
    trust_remote_code=True
)

# 准备输入
prompt = "详细描述这张图片"
image_path = "path/to/image.jpg"

# 生成响应
inputs = tokenizer(prompt, image_path, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

使用示例

图像描述

# 生成详细的图像描述
prompt = "请详细描述这张图片，包括物体、场景和任何值得注意的细节。"

视觉问答

# 回答关于图片的问题
prompt = "这张图片的主要主题是什么？请提供详细解释。"

图表和图形分析

# 分析图表和图形
prompt = "分析这张图表并解释它揭示的关键趋势和见解。"

多图像比较

# 比较多张图片
prompt = "比较这两张图片并识别它们之间的关键差异。"

最佳实践

提示工程

  1. 具体明确：清晰、详细的提示产生更好的结果
  2. 提供上下文：提供相关的背景信息
  3. 分步进行：将复杂任务分解为更小的步骤
  4. 格式要求：指定所需的输出格式

性能优化

  1. 使用量化：INT8 或 INT4 实现更快推理
  2. 批处理：尽可能一起处理多张图片
  3. GPU 选择：更高显存允许更大的批处理大小
  4. 内存管理：使用 nvidia-smi 监控 VRAM 使用情况

应用场景

ACE-Step 1.5 适用于各种应用：

1. 内容创作

  • 自动图像描述生成
  • 社交媒体视觉内容分析
  • 无障碍图像描述

2. 教育

  • 教育内容创建
  • 视觉学习材料
  • STEM 教育支持

3. 商业

  • 文档处理和分析
  • 制造业质量控制
  • 客户支持图像分析

4. 研究

  • 科学图像分析
  • 数据可视化解释
  • 多模态研究

与其他模型的比较

ACE-Step 与其他开源模型

模型 参数量 视觉能力 许可证
ACE-Step 1.5 32B 卓越 Apache 2.0
LLaVA-1.6 7B 良好 MIT
IDEFICS-2 80B 优秀 Apache 2.0
Pixtral 12B 良好 Apache 2.0

资源和社区

官方资源

总结

ACE-Step 1.5 代表了开源多模态 AI 的重大进展。凭借其令人印象深刻的表现、开源许可和高效的推理能力，它是研究人员和开发者构建多模态应用的绝佳选择。

该模型的多功能性使其适用于各种应用，从内容创作到科学研究。随着开源 AI 生态系统不断发展，ACE-Step 1.5 作为社区的强大工具脱颖而出。

Z-Image Team