OmniGen2
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Omnigen2
紹介 :
OmniGen2は、ビジュアル言語モデルと拡散モデルを組み合わせた効率的なマルチモーダル生成モデルで、視覚理解、画像生成、および編集などの機能を備えています。オープンソースの特性により、研究者や開発者に対して強力な基礎を提供し、カスタマイズ可能なAIの探索を支援します。
ターゲットユーザー :
この製品は、効率的なツールが必要な研究者、開発者、デザイナー向けです。テキストから画像を生成し、編集し、カスタマイズ可能なデザインの革新を行うことをサポートします。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(17.58%)
ウェブサイト閲覧数 : 38.1K
使用シナリオ
ユーザーが提供したテキストの記述に応じて、対応する画像を生成します。
デザイン作業で指示を使って既存の画像を必要に応じて編集します。
さまざまな入力データを組み合わせて、宣伝や教育資料用の豊かなビジュアルコンテンツを生成します。
製品特徴
視覚的理解:強力な画像コンテンツ分析能力。
テキストから画像生成:テキストのプロンプトに従って高品質な画像を生成します。
指示に基づく画像編集:複雑な画像修正を高精度で実行します。
コンテキスト生成:異なる入力を処理し、組み合わせて新規な視覚出力を生成します。
多様な入力形式をサポートし、さまざまなシナリオに柔軟に対応します。
ユーザーインターフェースおよびオンラインデモプラットフォームが用意されています。
オープンソースのコードとデータセットがあり、研究?開発に適しています。
使用チュートリアル
コードリポジトリをクローン: git clone git@github.com:VectorSpaceLab/OmniGen2.git
Python環境を作成して有効化: conda create -n omnigen2 python=3.11,conda activate omnigen2
PyTorchとその他の依存関係をインストール: pip install torch==2.6.0 torchvision,pip install -r requirements.txt
サンプルを実行: bash example_t2i.sh を使用してテキストから画像を生成します。
オンラインデモにアクセスするか、ローカルアプリケーションを実行して画像生成と編集を行います。
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