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。