UNO 是由字节跳动智能创作团队开发的一种多图像条件下的主体到图像生成模型，通过渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，实现了高一致性和可控性的多主体生成。
1. 主要功能
高一致性数据合成：利用扩散变换器的内在上下文生成能力，生成高一致性的多主体配对数据。
渐进式跨模态对齐：通过逐步对齐不同模态的数据，提高模型在多主体生成任务中的表现。
通用旋转位置嵌入：增强模型对位置信息的处理能力，提升生成图像的质量和一致性。
多主体驱动生成：支持基于多个主体的图像生成，适用于复杂场景的图像创作。
2. 技术原理
扩散变换器：利用扩散模型的生成能力，结合 Transformer 架构，实现高质量的图像生成。
渐进式跨模态对齐：通过逐步对齐文本和图像模态，确保生成图像与输入文本的高度一致性。
通用旋转位置嵌入：引入旋转位置嵌入技术，增强模型对位置信息的感知能力，提升生成效果。
多主体配对数据生成：通过高一致性数据合成管道，生成用于训练的多主体配对数据，提升模型的泛化能力。
3. 应用场景
图像生成：根据文本描述生成高质量的图像，适用于创意设计、艺术创作等领域。
多主体生成：生成包含多个主体的复杂场景图像，如多人合影、多物体组合等。
内容创作：辅助创作者快速生成图像内容，提高创作效率。
虚拟现实与增强现实：为虚拟和增强现实应用生成逼真的图像和场景。
4. 使用方法
环境准备：安装 Python（版本 >= 3.10 且 <= 3.12），创建虚拟环境并安装依赖。 下载模型：通过 hf_hub_download 函数自动下载模型，或使用 huggingface-cli 手动下载。 运行推理：使用 inference.py 脚本进行推理，生成图像。 训练模型：使用 train.py 脚本进行模型训练，支持多 GPU 训练。 运行演示：通过 app.py 启动 Gradio 演示，直观体验模型效果。 5. 适用人群 研究人员：用于研究多模态生成、多主体生成等领域的前沿技术。 开发者：构建基于多主体生成的应用，如图像生成工具、内容创作平台等。 创意工作者：利用模型快速生成创意图像，辅助艺术创作和设计工作。 6. 优缺点介绍 优点 高一致性生成：能够生成与输入文本高度一致的图像，特别是在多主体生成任务中表现突出。 强大的跨模态对齐能力：通过渐进式对齐技术，提升文本与图像模态的对齐效果。 灵活的使用方式：提供完整的训练和推理代码，用户可以根据需求进行定制和扩展。 开源友好：代码和模型开源，方便社区贡献和改进。 缺点 计算资源需求高：模型训练和推理需要较高的计算资源，特别是多 GPU 环境。 数据合成复杂：高一致性数据合成管道较为复杂，需要一定的技术背景进行理解和使用。 训练时间长：由于模型的复杂性，训练过程可能需要较长时间。 分类标签 人工智能、图像生成、多模态学习、创意工具、开源项目