图像生成与各种编辑任务大一统！贾佳亚团队提出DreamOmni：训练收敛速度快且性能强大

文章主旨：

DreamOmni框架通过统一图像生成与编辑任务，结合高效的合成拼贴数据pipeline，提升了模型的训练效率和性能。

关键要点：

• DreamOmni框架整合了T2I生成与多种编辑任务，如指令编辑、图像修复与扩展、拖拽编辑和参考图像生成。
• 提出了高效的合成拼贴数据pipeline，用于生成高质量编辑数据，扩展模型训练数据规模。
• 模型在多任务训练中显示出卓越性能，避免概念遗忘，并增强了生成质量与提示跟随能力。
• 实验表明DreamOmni在T2I生成、图像修复、指令编辑等任务中的性能优于主流方法。
• 多阶段训练流程结合大量真实及合成数据，确保模型的高效收敛及准确性。

内容结构：

• 解决的问题：

  当前图像生成与编辑模型框架碎片化，无法统一处理多任务；高质量编辑数据的获取成本高且效率低。

• 提出的方案：

  开发DreamOmni框架，统一处理T2I生成和多种编辑任务；设计合成拼贴数据pipeline，提升编辑数据生成效率。

• 技术应用：

  DreamOmni框架基于DIT模块和VLM特征整合图像与文本提示；合成数据pipeline扩展训练数据规模，涵盖多种编辑任务和场景。

• 实验与评估：

  对比多个模型框架，在T2I生成、修复、指令编辑等任务中展示了DreamOmni的优越性；视觉结果和定量评估验证了其生成质量与任务一致性。

• 结论：

  DreamOmni通过整合T2I生成与编辑任务，并结合高效合成数据pipeline，提供了一个高性能的统一框架，显著提升模型训练效率与多任务处理能力。

文章总结：

DreamOmni框架为多任务图像生成与编辑提供了高效解决方案，推动了人工智能图像处理技术的统一化与高效发展。