OminiControl 也开源了其可控生成模型。OminiControl 是一个最小但功能强大的FLUX通用控制框架，可以一个模型实现图像主题控制和深度控制。比如一个提示词加一个服装图片就能让生成的人物穿上服装。或者实现将图片中的物品放到生成图片的指定位置。 主要有以下特点：
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通用控制：支持主题驱动控制和空间控制（例如边缘引导和绘画生成）的统一控制框架。
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极简设计：在保留原始模型结构的同时注入控制信号。仅向基础模型引入 0.1% 的额外参数。
unsetunset相关链接unsetunset
论文：https://arxiv.org/pdf/2411.15098
模型：
试用：
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unsetunset摘要unsetunset
本文介绍了 OminiControl，这是一个高度通用且参数高效的框架，它将图像条件集成到预先训练的扩散变换器 (DiT) 模型中。OminiControl 的核心是利用参数重用机制，使 DiT 能够使用自身作为强大的主干对图像条件进行编码，并使用其灵活的多模态注意处理器对其进行处理。与现有方法不同，这些方法严重依赖具有复杂架构的附加编码器模块，OminiControl有以下特点：
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有效且高效地结合了注入的图像条件，仅需 0.1% 的附加参数。
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以统一的方式处理广泛的图像调节任务，包括主题驱动生成和空间对齐条件，例如边缘、深度等。
这些功能是通过对 DiT 本身生成的图像进行训练来实现的，这对主题驱动生成特别有益。广泛的评估表明，OminiControl 在主题驱动和空间对齐条件生成方面均优于现有的基于 UNet 和 DiT 的模型。此外，论文还发布了训练数据集 Subjects200K，这是一个包含超过 200,000 张身份一致图像的多样化集合，以及一条高效的数据合成管道，以推进主题一致生成的研究。
unsetunset方法unsetunset
**扩散变压器 (DiT) 架构和图像调节的集成方法概述。**OminiControl利用了一个参数复用机制，使DiT能够使用自身作为强大的后端来编码图像条件，并通过其灵活的多模态注意力处理器处理这些条件。与现有依赖于具有复杂架构的额外编码模块的方法不同，OminiControl以仅0.1%的额外参数有效且高效地整合了注入的图像条件，并以统一的方式解决了包括主题驱动生成和空间对齐条件（如边缘、深度等）在内的广泛图像条件控制生成任务。
两种方法整合图像条件的结果比较。与直接添加相比，多模态方法表现出更好的条件跟踪效果。
来自Subjects200K 数据集的示例。每对图像显示同一物体在不同位置、角度和光照条件下的状态。该数据集包括各种物体，例如衣服、家具、车辆和动物，共计超过 200,000张图像。该数据集以及生成管道将公开发布。
unsetunset结果unsetunset
主题驱动生成
文字提示
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提示 1：此物品的近距离视图。它放在一张木桌上。背景是一个黑暗的房间，电视开着，屏幕上正在播放烹饪节目。屏幕上的文字写着“Omini Control！”。
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提示 2：电影风格的镜头。在月球上，这个物品驶过月球表面。上面有一面旗帜，上面写着“Omini”。背景是地球在前景中若隐若现。
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提示3：在一个包豪斯风格的房间里，这件物品被放置在一张闪亮的玻璃桌上，旁边放着一瓶鲜花。在午后的阳光下，百叶窗的阴影投射在墙上。
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提示 4：“在海滩上，一位女士坐在一把写着‘Omini’的沙滩伞下。她穿着这件衬衫，脸上挂着灿烂的笑容，身后背着冲浪板。背景是夕阳西下。天空呈现出美丽的橙色和紫色。”
试穿效果
场景变化
Dreambooth数据集
空间对齐控制
图像修复（左：原始图像；中：蒙版图像；右：填充图像）
- 提示：蒙娜丽莎戴着一个白色的 VR 耳机，上面写着“Omini”。
- 提示：一本黄色的书，封面上用大号字体写着“OMINI”。底部写着“for FLUX”的字样。
unsetunset限制unsetunset
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由于训练中缺乏人类数据，该模型的主体驱动生成主要针对物体而不是人类主体。
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主题驱动的生成模型可能不太适合FLUX.1-dev。
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发布的型号目前仅支持512x512的分辨率。
unsetunset待办事项unsetunset
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发布更高分辨率（1024x1024）的模型。
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发布训练代码。
unsetunset结论unsetunset
OminiControl 使用统一的 token 方法，为跨不同任务的 Diffusion Transformers 提供参数高效的图像调节控制，无需额外的模块。该方法优于传统方法，而新的 Subjects200K 数据集（包含超过 200,000 张高质量、主题一致的图像）支持主题一致生成的进步。结果证实了 OminiControl 在扩散模型中的可扩展性和有效性。
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