DreamO ist ein einheitliches Framework zur Bildanpassung, das am 12. Mai 2025 von ByteDance und der School of Electronic and Computer Engineering der Peking University Shenzhen Graduate School eingeführt wurde. Das Projekt basiert auf der DiT-Architektur (Diffusion Transformer), die eine Vielzahl von Bilderzeugungsaufgaben integriert, komplexe Funktionen wie Kostümwechsel (IP), Gesichtswechsel (ID), Stilübertragung (Style) und Kombination mehrerer Motive unterstützt und die Steuerung mehrerer Bedingungen über ein einziges Modell realisiert. Die relevanten Papierergebnisse sindDreamO: Ein einheitliches Framework zur Bildanpassung".
Dieses Tutorial verwendet Ressourcen für eine einzelne Karte A6000.
2. Projektbeispiele
3. Bedienungsschritte
1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen
Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.
2. Nachdem Sie die Webseite aufgerufen haben, können Sie ein Gespräch mit dem Modell beginnen
Parameterbeschreibung:
Aufgabe:
IP-Adresse: Entfernen Sie automatisch den Hintergrund des Eingabebilds und behalten Sie den Hauptteil des Objekts/Charakters bei. Geeignet für Szenen wie Kleidung und Gegenstände.
Ausweis: Extrahieren Sie präzise Gesichtsmerkmalbereiche und unterstützen Sie die Migration von Identitätsmerkmalen. Basierend auf dem optimierten Gesichtserkennungsalgorithmus kann es sich an Porträts aus verschiedenen Winkeln und Lichtverhältnissen anpassen.
Stil: Sie müssen vor dem Eingabeaufforderungswort den Befehl „Bilder im gleichen Stil generieren“ hinzufügen. Das System übernimmt den ursprünglichen Hintergrund und visuellen Stil und realisiert die kreative Erweiterung der Kompositionselemente.
Breite: Wird verwendet, um die Breite des generierten Bildes zu steuern.
Höhe: Wird verwendet, um die Höhe des generierten Bildes zu steuern.
Anleitung: Es wird verwendet, um zu steuern, inwieweit bedingte Eingaben (wie Text oder Bilder) in generativen Modellen die generierten Ergebnisse beeinflussen. Höhere Richtwerte führen dazu, dass die generierten Ergebnisse besser mit den Eingabebedingungen übereinstimmen, während niedrigere Werte mehr Zufälligkeit beibehalten.
Anzahl der Schritte: Stellt die Anzahl der Iterationen des Modells oder die Anzahl der Schritte im Inferenzprozess dar und stellt die Anzahl der Optimierungsschritte dar, die das Modell zum Generieren des Ergebnisses verwendet. Eine höhere Anzahl von Schritten führt im Allgemeinen zu genaueren Ergebnissen, kann aber die Rechenzeit verlängern.
Samen: Zufallszahlen-Seed, der zur Steuerung der Zufälligkeit des Generierungsprozesses verwendet wird. Derselbe Seed-Wert kann dieselben Ergebnisse erzeugen (vorausgesetzt, dass die anderen Parameter gleich sind), was für die Reproduktion von Ergebnissen sehr wichtig ist.
Anwendung
4. Diskussion
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