Dreamomni2

DreamOmni2是一个统一的开源多模态基于指令的图像编辑和生成模型。它建立在Flux Kontext和Qwen2.5 VL之上,支持文本和图像指令,能处理抽象属性和具体对象。该模型在基准测试中优于商业模型,具有出色的身份一致性和编辑精度。其开源特性使得模型权重、训练代码和数据集都可在GitHub和Hugging Face上免费获取,价格从4.90美元至960.00美元不等,适合用于研究和商业应用。

需求人群:

["摄影师和设计师:可以利用DreamOmni2进行产品摄影、设计工作流和肖像编辑,其高精度的编辑能力和身份一致性能够满足专业需求。", "研究人员:开源的模型权重、训练代码和数据集为研究人员提供了研究和开发的基础,有助于推动多模态图像编辑和生成技术的发展。", "普通用户:简单易用的操作界面,通过自然语言指令和参考图像就能实现复杂的图像编辑和生成,满足日常的创意需求。"]

使用场景示例:

产品摄影:在产品摄影中,可以使用DreamOmni2对产品图像进行编辑,参考不同的材质和风格,提升产品的视觉效果。

设计工作流:设计师可以利用DreamOmni2进行设计稿的创作和修改,结合文本和图像指令,实现复杂的视觉效果。

肖像编辑:在肖像编辑中,DreamOmni2可以根据参考图像对人物的妆容、发型等进行修改,同时保持人物的身份特征。

产品特色:

支持多模态指令编辑和生成:不仅可以通过文本指令对图像进行编辑和生成,还能结合参考图像,实现抽象属性和具体对象的操作。

处理抽象属性和具体对象:能够精准识别和处理如材质、纹理、风格等抽象属性,以及具体的物体,实现复杂图像的编辑。

保持身份一致性:在编辑过程中,能有效保持图像主体的身份特征,确保编辑后的图像与原主体的一致性。

多图像输入处理:采用索引编码和位置偏移方案,处理多图像输入时不会出现像素混淆的问题。

支持多种图像格式:接受JPG、PNG和WebP格式的源图像和参考图像,并输出高质量的PNG文件。

本地运行支持:可以下载模型权重,在具有足够显存的CUDA兼容GPU上进行本地推理。

使用教程:

1. 打开DreamOmni2编辑器:访问网站https://www.dreamomni2.com,点击“Open DreamOmni2 Editor”打开编辑器。

2. 上传源图像:在编辑器中上传需要编辑的源图像。

3. 上传参考图像:最多上传两张参考图像,用于提供抽象属性或具体对象的参考。

4. 输入文本指令:使用自然语言输入对图像的编辑指令,描述希望实现的效果。

5. 执行编辑:点击相应的按钮,让DreamOmni2根据指令和参考图像对源图像进行编辑和生成。

6. 查看和下载结果:编辑完成后,在浏览器中查看编辑结果,若满意可将输出的PNG文件下载保存。

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