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简介
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。
截图
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。
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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。
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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