UNO

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。"

使用场景示例:

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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