DreamOmni

DreamOmni – 港中文、字节等机构共同推出的统一图像生成和编辑模型

DreamOmni是什么

DreamOmni 是由香港中文大学、字节跳动和香港科技大合开发的一款综合图像生成与编辑模型。该模型融合了文本到图像（T2I）生成技术以及多种图像编辑功能，包括指令式编辑、图像修复、拖拽编辑和参考图像生成。DreamOmni 采用了一种高效的合成数据管道，旨在解决高质量编辑数据的创建难题，支持模型的训练与扩展。通过联合训练T2I与编辑任务，DreamOmni 强化了对概念的理解，有效提升了图像生成的质量。在多项实验评估中，DreamOmni 在图像生成与编辑任务上展现了显著的优势。

DreamOmni的主要功能

• 综合图像生成与编辑：DreamOmni 能够处理文本转图像（T2I）生成及多种图像编辑任务，如指令式编辑、修复（包括修复和扩展）、拖拽编辑以及参考图像生成。
• 高效合成数据管道：通过类似贴纸的元素，DreamOmni 能够高效、准确地合成大规模的高质量编辑数据，支持统一模型的训练。
• 联合训练机制：将 T2I 数据与各类编辑任务的数据结合进行训练，提升模型对特定概念的理解，改善生成质量，增强编辑能力。
• 多任务处理能力：模型具备理解和执行添加、移除、替换等操作的能力，同时能够处理图像的平移、旋转和缩放等编辑任务。

DreamOmni的技术原理

• 框架设计理念：将 T2I 模型与多种编辑任务整合，以实现多任务学习的目标。
• 视觉-语言模型（VLM）：基于 VLM 技术统一编码视觉和语言提示，将编码后的提示与噪声潜在表示结合，实现联合计算。
• 合成数据生成机制：通过合成拼贴数据管道，DreamOmni 能够高效创建精确的编辑数据，支持添加、删除、替换等操作，以及拖拽编辑和参考图像生成。
• 多模态输入兼容性：该框架设计简洁，兼容多模态输入，使 DreamOmni 能够处理复杂的提示和图像条件。
• 分阶段训练策略：DreamOmni 采用从低分辨率到高分辨率的分阶段训练策略，优化模型性能和训练效率。
• 优化技术应用：使用 Rectified Flow 等技术优化模型，以线性插值的方式在噪声和数据之间进行前向过程，提高生成质量和效率。

DreamOmni的项目地址

• 项目官网：zj-binxia.github.io/DreamOmni-ProjectPage
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.17098

DreamOmni的应用场景

• 数字艺术创作：艺术家和设计师可以利用 DreamOmni 快速生成或编辑图像，将创意概念转化为视觉作品。
• 游戏开发：游戏开发者可使用该模型创建游戏资产，如角色、环境与道具，或者对现有游戏元素进行编辑。
• 电影与娱乐产业：在电影制作中，DreamOmni 可用于生成特效背景或编辑现有场景图像，从而节省成本和时间。
• 广告与营销：营销人员可以快速生成吸引人的广告图像和宣传材料，以适应不同的广告渠道。
• 教育与培训：在教育领域，DreamOmni 可用于创建教学材料，如图解和模拟场景，从而增强学习体验。