使用场景

使用OminiControl生成特定主题的图像，如‘一个橙子的近距离视图’。

利用空间控制功能修复损坏的图像，如‘修复一张破损的老照片’。

结合边缘引导功能，根据草图生成详细图像，如‘根据草图生成风景画’。

产品特色

主题驱动控制：支持根据主题或条件生成图像。

空间控制：支持边缘引导和图像修复等空间控制任务。

极简设计：仅引入极少量额外参数，保持模型原始结构。

高兼容性：与FLUX等Diffusion Transformer模型兼容。

易于使用：提供详细的快速开始指南和示例。

灵活的应用场景：可用于图像生成、图像修复等多种应用。

使用教程

1. 环境设置：使用conda创建新的虚拟环境并激活。

2. 安装依赖：根据requirements.txt安装必要的库和依赖。

3. 下载模型：从Hugging Face或GitHub下载预训练的OminiControl模型。

4. 准备数据：根据需要控制的任务准备相应的输入数据，如主题图像或空间控制信号。

5. 运行示例：执行examples目录下的Jupyter Notebooks以查看不同功能的示例。

6. 自定义生成：根据提供的API和文档，自定义生成参数以生成所需的图像。

7. 评估结果：检查生成的图像是否满足预期效果，并进行必要的调整。