华为联合6校发布Boogu-Image-0.1：40万美元训出2K开源文生图模型
Boogu-Image-0.1用极低训练成本实现了高性能2K图像生成，并全部开源，为中小机构提供了可复现的基线。
华为与港大等6校用2.08亿张图像、40万美元训练成本，训出文生图模型Boogu-Image-0.1。它原生支持2K分辨率，在多项基准中开源第一，逼近闭源。团队强调“理解”优先：通过更强的指令编码器、智能提示重写和模型路由器，让不同复杂度的请求得到高效处理。代码、权重已以Apache 2.0开源。
正文摘录
40 万美元、2 亿张图：华为联合 6 校训出 2K 模型 Boogu-Image-0.1，比肩闭源 - 来源：机器之心 .jpg)  训练一个顶级文生图模型，到底需要多少钱？ Qwen-Image、HunyuanImage 这些优秀的开源模型，预训练动辄用掉数十亿张图像；而 GPT-Image-2、Nano-Banana-Pro 等闭源系统虽然效果惊艳，其内部实践却始终不对外公开。对于绝大多数研究机构来说，这条赛道的入场券太贵了。 近日，华为香港莱布尼茨研究所小艺团队与港大、港科大、港中文等 6 校联合发布了 Boogu-Image-0.1 —— 一个仅用 2.08 亿张独立图像 、理论训练成本约 40 万美元 ，就在多个基准上做到开源第一、逼近闭源水平的统一多模态模型家族。模型权重、代码与训练配方已全部以 Apache 2.0 协议开源。Boogu 系列模型是最早支持原生 2K 的开源模型之一 ，并支持华为昇腾 Ascend NPU，vLLM-Omni 框架等， ModelScope 和 ComfyUI 均已上线。