OmniGen2：FLUX Kontext 的开源竞争者来了
生成式人工智能领域正以惊人的速度发展，尤其是在理解文本和图像的多模态模型方面。其中，Black Forest Labs 的 FLUX Kontext 等强大的专有模型一直处于领先地位，为上下文图像生成和编辑设定了高标准。它是一套模型，可以根据文本提示无缝修改图像，保持角色一致性，并以令人印象深刻的精度传输样式。
但是，如果这种力量可以惠及所有人呢？
隆重推出 OmniGen2，这是一款全新、多功能且最重要的开源生成模型，为各种多模态任务提供了统一的解决方案。对于寻求强大工具而又不想受制于专有 API 的开发人员、研究人员和创作者而言，OmniGen2 是不二之选。立即访问 OmniGen2 Studio，在线体验其强大的文本到图像生成、图像编辑和上下文创建功能！
什么是 OmniGen2？
OmniGen2 是一篇新发布的 arXiv 论文中介绍的生成模型，专为文本到图像创建、详细图像编辑和上下文生成（也称为主题驱动任务）而设计。与许多其他模型不同，OmniGen2 具有独特的架构，带有文本和图像的两个独立解码路径。这种巧妙的设计使其能够在不重新适应核心组件的情况下，在现有多模态模型的基础上进行构建，从而在引入高级图像处理的同时，保持强大的文本生成能力。
FLUX Kontext 的开源替代品
OmniGen2 的功能与 FLUX Kontext 备受推崇的特性直接对标，使其成为真正的开源替代品。
| 特性 | FLUX Kontext | OmniGen2 |
|---|---|---|
| 上下文生成 | 允许使用文本和图像进行提示，以修改视觉概念并创建新的渲染。 | 核心功能，称为“上下文生成”或“主题驱动任务”。 |
| 图像编辑 | 通过简单的文本指令实现灵活即时图像编辑，从更改颜色到交换背景。 | 一项主要能力，为此任务专门开发了全面的数据构建管道。 |
| 角色一致性 | 在多个场景和编辑中保留独特的元素，如角色或对象。 | 在开源模型中实现最先进的一致性性能，并在其自己的“OmniContext”基准上进行评估。 |
| 文本到图像 | 提供强大的文本到图像合成，具有高提示保真度。 | 其统一生成解决方案的基础功能。 |
| 可用性 | 通过 API 提供的专有模型，未来计划发布精简版开源模型。 | 完全开源，计划向公众发布模型、训练代码、数据集和数据管道。 |
OmniGen2 的主要优势
除了作为一个强大、免费的替代品之外，OmniGen2 还带来了多项创新。
创新且高效的架构
其文本和图像处理的解耦设计是向前迈出的重要一步。这使得训练和集成更加高效，使模型能够在相对较小的参数规模下在多个基准上取得竞争性结果。
专用数据集和基准
OmniGen2 团队不仅构建了模型，还构建了支持它的基础设施。他们为图像编辑和上下文任务开发了自定义数据构建管道。他们还引入了一个新的基准 OmniContext，专门用于评估主题驱动的一致性，在该基准上，它已在开源模型中取得了最先进的成果。
对开源的真正承诺
这是最关键的区别。作者已承诺发布整个项目——模型、训练代码和数据集。这将赋能 AI 社区共同在此技术的基础上进行构建、审查和改进，从而加速所有人的创新。想亲身体验 OmniGen2 的强大功能吗？立即访问 OmniGen2 在线演示！
为什么这很重要
虽然像 FLUX Kontext [pro] 和 [max] 这样的封闭模型展示了最前沿的可能性，但它们通过 API 存在。OmniGen2 将这种技术水平民主化。它为下一波生成式人工智能应用提供了强大、透明和适应性强的基础，从创意工具到研究平台。
对于任何希望在不依赖付费服务的情况下尝试上下文图像编辑或主题驱动生成的开发人员来说，OmniGen2 都是一个颠覆性的产品。
要了解有关技术架构、训练过程和基准结果的更多信息，请查阅完整论文。
在 arXiv 上阅读完整论文： Omnigen2 Flux Kontext