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简介
OmniGen2 是一个高效的多模态生成模型，结合了视觉语言模型和扩散模型，能够实现视觉理解、图像生成及编辑等功能。其开源特性为研究人员和开发者提供了强大的基础，助力个性化和可控生成 AI 的探索。
截图
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
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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。
流量来源
| 直接访问 | 48.28% | 外链引荐 | 35.88% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.71% | 社交媒体 | 3.06% | 展示广告 | 0.04% |
最新流量情况
月访问量
23904.81k
平均访问时长
291.18
每次访问页数
5.82
跳出率
43.33%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.58%
中国
13.77%
印度
8.48%
俄罗斯
4.86%
日本
3.85%
地理流量分布全球图
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