我们提出了一种名为InternLM-XComposer的视觉-语言大模型，该模型能够实现高级图像-文本理解和生成。我们的模型具有以下三个引人注目的特性：1）交错式文本-图像生成：InternLM-XComposer可以轻松生成连贯且上下文相关的文章，无缝集成图像，提供更加吸引人和沉浸式的阅读体验。只需提供写作指令，系统即可生成相应的稿件。它能够智能地识别出文本中哪些部分可以通过插入图像来增强内容，并自动选择最合适的视觉素材进行插入。2）丰富的多语言知识理解：通过在精心设计的策略下训练一个广泛的多模态多语言数据库，该模型对视觉内容的理解达到了深层次。3）最先进的性能：我们的模型在各种主流的视觉-语言基础模型基准测试中始终表现出色，包括MME基准测试、MMBench、MMBench-CN、Seed-Bench、CCBench（中国传统文化基准测试）、QBench和Tiny LVLM。由于缺乏定量评估文本-图像生成效果的标准指标，我们设计了一套稳健的评估程序，其中包括人类评审和GPT4-Vision (GPT4-V)，以确保可靠性。值得注意的是，我们的InternLM-XComposer在与公开解决方案（如GPT4-V和GPT3.5）相比时，其文本-图像生成得分具有竞争力。总体而言，InternLM-XComposer将先进的文本-图像理解和生成技术无缝融合，革新了视觉-语言交互方式，并提供了新的见解和机会。InternLM-XComposer模型系列已在https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer公开发布。