使用場景
根據用戶提供的文本描述生成對應的圖像。
在設計工作中使用指令修改現有圖像以滿足需求。
結合多種輸入數據生成豐富的視覺內容,用於宣傳或教育材料。
產品特色
視覺理解:強大的圖像內容分析能力。
文本到圖像生成:根據文本提示生成高質量圖像。
指令引導的圖像編輯:高精度執行復雜的圖像修改。
上下文生成:處理和組合不同輸入以產生新穎的視覺輸出。
支持多種輸入格式,靈活應用於不同場景。
提供了友好的用戶界面和在線演示平臺。
開源代碼和數據集,便於研究和開發。
使用教程
克隆代碼庫:git clone git@github.com:VectorSpaceLab/OmniGen2.git
創建並激活 Python 環境:conda create -n omnigen2 python=3.11,conda activate omnigen2
安裝 PyTorch 及其他依賴:pip install torch==2.6.0 torchvision,pip install -r requirements.txt
運行示例:bash example_t2i.sh 進行文本到圖像生成。
訪問在線演示或運行本地應用進行圖像生成和編輯。
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