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OminiControl – AI图像生成框架,实现图像主题控制和空间精确控制

来源:爱论文 时间:2025-01-31 16:28:26

OminiControl是什么

OminiControl是高度通用且参数高效的图像生成框架,为扩散变换器模型如FLUX.1设计,实现对图像生成过程的精细控制。OminiControl支持主题驱动控制和空间控制,例如边缘引导和绘画生成,仅需在基础模型中增加0.1%的参数。OminiControl能将提供的素材主体无缝融入新生成的图片中,同时保持图像的高质量和主题的一致性。OminiControl提供一个超过20万张图像的Subjects200K数据集,支持主题一致生成任务的研究。

OminiControl

OminiControl的主要功能

主题驱动控制:根据用户提供的主体图像和文本提示生成新的图像,保留主体特征的同时按照文本描述修改背景或场景。空间对齐控制:框架支持如边缘引导、绘画生成等需要精确空间对应的图像生成任务。多模态注意力交互:将条件图像、噪声图像和文本条件标记统一处理,OminiControl实现直接的多模态注意力交互,提高信息交换和控制信号传播的效率。参数效率:与其他方法相比,OminiControl引入极小比例的额外参数(0.1%),实现高效的图像条件控制。灵活性和统一性:提供一个统一的架构处理空间对齐和非空间对齐的控制任务,增加系统的灵活性。

OminiControl的技术原理

参数重用机制:用模型已有的VAE编码器处理条件图像,将其编码为与噪声图像标记相同的潜在空间中的标记。统一序列设计:将噪声图像标记、文本标记和条件图像标记合并为一个统一序列,让条件图像直接参与多模态注意力机制。自适应位置嵌入:为条件图像标记分配位置索引,确保与噪声图像标记有效交互,对于空间对齐任务和非空间对齐任务都至关重要。条件强度因子:引入偏置项调整注意力权重,支持在推理期间手动调整条件图像的影响力度。多模态注意力操作:在DiT的每个Transformer块中,基于注意力机制实现图像和文本条件标记之间的交互。

OminiControl的项目地址

GitHub仓库:https://github.com/Yuanshi9815/OminiControlHuggingFace模型库:https://huggingface.co/Yuanshi/OminiControlarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2411.15098在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/Yuanshi/OminiControl

OminiControl的应用场景

艺术创作与设计:艺术家和设计师根据特定的风格或主题生成图像,或将现有的设计元素融入新的创作中。游戏开发:游戏开发者快速生成游戏环境、角色或道具的概念图,或根据玩家的选择定制游戏内物品。电影和娱乐行业:在电影制作中,创建或修改场景,如将特定的物体或角色融入到不同的背景中。广告与营销:营销人员生成吸引人的广告图像,将产品无缝地融入到各种场景中,增强广告的吸引力。虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在VR和AR应用中,生成逼真的虚拟环境和物体,提升用户体验。
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