- 简介在这项工作中,我们介绍了OmniGen,一种新的统一图像生成扩散模型。与流行的扩散模型(例如稳定扩散)不同,OmniGen不再需要额外的模块,如ControlNet或IP-Adapter来处理不同的控制条件。OmniGen具有以下特点:1)统一性:OmniGen不仅具有文本到图像生成能力,而且本质上支持其他下游任务,如图像编辑、主题驱动生成和视觉条件生成。此外,OmniGen可以通过将它们转化为图像生成任务来处理经典的计算机视觉任务,如边缘检测和人体姿态识别。2)简单性:OmniGen的架构非常简化,消除了额外的文本编码器的需要。此外,与现有的扩散模型相比,它更加用户友好,使得可以通过指令完成复杂任务而无需额外的预处理步骤(例如人体姿态估计),从而显著简化了图像生成的工作流程。3)知识转移:通过以统一格式进行学习,OmniGen有效地在不同任务之间转移知识,处理未见过的任务和领域,并展示新的能力。我们还探讨了模型的推理能力和链式思考机制的潜在应用。这项工作代表了通用图像生成模型的首次尝试,但仍存在一些未解决的问题。我们将在https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen开源相关资源,以促进这一领域的进步。
- 图表
- 解决问题论文旨在提出一种通用的图像生成模型,解决不同任务之间的统一性问题,如文本到图像生成、图像编辑、主体驱动生成、视觉条件生成等,并探索模型的推理能力和思维链机制的潜在应用。
- 关键思路OmniGen是一种新的扩散模型,相比于现有的扩散模型,如Stable Diffusion,不需要额外的模块来处理不同的控制条件。OmniGen的架构被高度简化,消除了额外的文本编码器,更加用户友好,可以通过指令完成复杂的任务。
- 其它亮点论文提出的OmniGen模型具有统一性、简单性和知识转移的特点,可以处理不同的任务和领域,包括传统的计算机视觉任务。实验结果表明,OmniGen在多个数据集上的表现优于现有的图像生成模型。作者将相关资源开源在GitHub上。
- 最近的相关研究包括:1)GPT-2模型在图像生成任务上的应用;2)使用生成对抗网络进行图像生成和编辑;3)控制生成模型的研究。
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