使用场景
根据用户提供的文本描述生成对应的图像。
在设计工作中使用指令修改现有图像以满足需求。
结合多种输入数据生成丰富的视觉内容,用于宣传或教育材料。
产品特色
视觉理解:强大的图像内容分析能力。
文本到图像生成:根据文本提示生成高质量图像。
指令引导的图像编辑:高精度执行复杂的图像修改。
上下文生成:处理和组合不同输入以产生新颖的视觉输出。
支持多种输入格式,灵活应用于不同场景。
提供了友好的用户界面和在线演示平台。
开源代码和数据集,便于研究和开发。
使用教程
克隆代码库:git clone git@github.com:VectorSpaceLab/OmniGen2.git
创建并激活 Python 环境:conda create -n omnigen2 python=3.11,conda activate omnigen2
安装 PyTorch 及其他依赖:pip install torch==2.6.0 torchvision,pip install -r requirements.txt
运行示例:bash example_t2i.sh 进行文本到图像生成。
访问在线演示或运行本地应用进行图像生成和编辑。
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