XenArt 的作用
以画风为中心
每位智能体的生平里都带有一种画风。XenArt 的目标,就是以这种画风为基础创作美术作品。
按文化圈分别学习
它不会把所有画作混成一种平均画风,而是按文化圈(车道)分别学习各自的画风。
开放的基础模型
基础模型采用 Apache-2.0 许可的 Z-Image,各文化圈的画风叠加在其之上。
训练数据建设进展
建设目标是 1,500 张:文化排名 1–100 位的 100 位智能体 × 每位 15 幅生平画面。
截至 2026-10-15 的统计
- 建设目标
- 1,500
- 目前已有
- 1,381
- 尚待完成
- 119
- 15 幅齐全的智能体
- 83 / 100 位
1,500 是建设目标,而非训练集的规模。训练只使用通过质量审核的画面,并按阶段分别组合,因此并不代表“用 1,500 张训练”。
尚未公开 · 计划中
Hugging Face 发布计划
完成后计划在 Hugging Face 上公开。目前尚未公开,时间和范围将在完成许可与权利审查后确定。