大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了人机交互，将各种语言生成任务统一在一个框架内。然而，在图像生成领域，能够在单一框架内处理各种任务的统一模型仍然处于探索阶段。近日，智源研究院推出了新的扩散模型架构 OmniGen，一种用于统一图像生成的多模态模型，它在简化工作流程的同时，为图像生成带来了革命性的变化。
OmniGen 的核心优势在于其统一性和简单性。
- 统一性： OmniGen 天然地支持各种图像生成任务，包括文生图、图像编辑、主题驱动生成和视觉条件生成等。此外，OmniGen 还能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，用户可以通过简单的指令完成复杂的任务，而无需冗长的处理步骤和额外的模块，例如 ControlNet 或 IP-Adapter。这大大简化了工作流程，使图像生成变得更加便捷。
除了统一性和简单性，OmniGen 还具备知识迁移能力。 通过统一格式的学习，OmniGen 有效地跨不同任务迁移知识，应对未见过的任务和领域，并展示出新颖的功能。例如，OmniGen 可以根据多张照片中的实体生成新图像，这在以往的模型中难以实现。
OmniGen 的能力展示：
- 文本到图像生成： OmniGen可以根据文本描述生成高质量的图像。
- 指代表达生成： OmniGen 可以识别包含多个对象的图像中指令所指代的对象，并生成新的图像。
- 通用图像条件生成： OmniGen 可以根据图像的特定条件，例如人体姿态或深度图，生成新的图像。
- 图像编辑： OmniGen 可以对图像进行多种编辑操作，例如添加、删除或修改图像中的元素。
- 经典计算机视觉任务： OmniGen 可以处理图像去噪、边缘检测、姿态估计等经典计算机视觉任务。
OmniGen 的出现为图像生成领域带来了新的可能性。 它简化了工作流程，提高了效率，并为用户提供了更灵活、更强大的图像生成工具。随着 OmniGen 的不断发展，我们可以期待它在未来带来更多令人惊叹的应用。
参考文献：
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