UNO
U
UNO
简介 :
UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型,通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入,实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性,适用于各种创意图像生成任务。
需求人群 :
该产品适合研究人员、开发者及艺术创作者,能够帮助他们在图像生成领域探索新的可能性,并为其创作提供强有力的支持。
总访问量: 23.9M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 76.7K
使用场景
艺术创作:艺术家使用 UNO 生成灵感图像。
广告设计:广告公司利用 UNO 制作一致性强的多图像广告素材。
学术研究:研究人员使用 UNO 进行图像生成的实验和探索。
产品特色
高一致性生成:生成多主体图像时保持一致性。
可控性增强:提供对生成图像的主题和风格的更好控制。
跨模态对齐:利用文本到图像模型的训练,实现跨模态数据的良好对齐。
开源工具:完全开源,方便研究人员和开发者使用。
简易集成:可以与现有的生成模型和数据集轻松集成。
使用教程
克隆 GitHub 仓库。
安装所需的依赖包。
下载模型检查点。
运行推断脚本生成图像。
根据需要调整参数进行多样化生成。
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