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Ominicontrol
Ominicontrol
目标受众为研究人员、开发者和AI爱好者，特别是那些对图像生成、图像修复和深度学习技术感兴趣的用户。OminiControl提供了一个灵活且强大的工具，使得用户可以根据自己的需求生成和控制图像，无需深入了解复杂的深度学习模型。
#AI#图像生成#深度学习#Diffusion Transformer#FLUX普通产品开源
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产品介绍
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简介
OminiControl是一个为Diffusion Transformer模型如FLUX设计的最小但功能强大的通用控制框架。它支持主题驱动控制和空间控制（如边缘引导和图像修复生成）。OminiControl的设计非常精简，仅引入了基础模型0.1%的额外参数，同时保持了原始模型结构。这个项目由新加坡国立大学的学习与视觉实验室开发，代表了人工智能领域中图像生成和控制技术的最新进展。
截图
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。
流量来源
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