统一性:OmniGen 天然地支持各种图像生成任务,例如文生图、图像编辑、主题驱动生成和视觉条件生成等。此外,OmniGen 可以处理经典的计算机视觉任务,将其转换为图像生成任务。
简单性:OmniGen 的架构高度简化。此外,与现有模型相比,它更加用户友好,可以通过指令完成复杂的任务,而不需要冗长的处理步骤和额外的模块 (如 ControlNet 或 IP-Adapter),从而大大简化了工作流程。
知识迁移:受益于统一格式的学习,OmniGen 有效地跨不同任务迁移知识,应对未见过的任务和领域,并展示新颖的功能。我们还探讨了模型的推理能力和思维链机制的在图像生成领域的潜在应用。
Paper: https://arxiv.org/pdf/2409.11340
Code: https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen
Demo: https://huggingface.co/spaces/Shitao/OmniGen
文本到图像生成 (Text to Image Generation)
指代表达生成 (Referring Expression Generation)
通用图像条件生成 (General Image Conditional Generation)
图像编辑 (Image Edit)
经典计算机视觉任务:图像去噪、边缘检测、姿态估计等
一定的上下文学习能力 (In-context Learning)
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