UNIMO-G

Génération d'images unifiée

Produit OrdinaireImageGénération d'imagesMultimodal

UNIMO-G est un framework de diffusion conditionnelle multimodale simple, conçu pour traiter les entrées textuelles et visuelles entrelacées. Il comprend deux composants principaux : un grand modèle linguistique multimodale (MLLM) pour encoder les invites multimodales, et un réseau de diffusion conditionnelle débruitant pour générer des images basées sur les entrées multimodales encodées. Nous utilisons une stratégie d'entraînement en deux étapes pour entraîner efficacement ce framework : un pré-entraînement sur un grand ensemble de paires texte-image pour développer les capacités de génération d'images conditionnelles, suivi d'un réglage guidé par invites multimodales pour atteindre la capacité de génération d'images unifiée. Nous avons mis en place un processus de traitement de données soigneusement conçu, incluant l'ancrage linguistique et la segmentation d'images, pour construire des invites multimodales. UNIMO-G excelle dans la génération d'images à partir de texte et la synthèse thématique à zéro coup, et est particulièrement efficace pour générer des images haute-fidélité à partir d'invites multimodales complexes impliquant plusieurs entités d'images.

Traitement des entrées textuelles et visuelles entrelacées
Génération d'images
Stratégie d'entraînement en deux étapes : pré-entraînement et réglage guidé
Processus de traitement des données : ancrage linguistique et segmentation d'images

UNIMO-G peut être utilisé pour la génération d'images à partir de texte
la synthèse thématique à zéro coup
etc.

Utiliser le modèle UNIMO-G pour générer des images haute-fidélité à partir d'invites multimodales complexes contenant plusieurs entités d'images.
Utiliser UNIMO-G pour générer des images à partir de texte.
UNIMO-G excelle dans la synthèse thématique à zéro coup.

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UNIMO-G — Génération d'images unifiée

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