OneDiffusion：能够实现图像合成和理解的双向任务

OneDiffusion简介

OneDiffusion是由AI2团队开发的一款多功能大规模扩散模型，它能够实现图像合成和理解的双向任务，覆盖文本到图像的生成、条件图像生成、图像理解等多个领域。该模型通过将所有任务视作具有不同噪声尺度的帧序列，支持多任务训练，并能适应任意分辨率，展现出在文本到图像、多视图生成等任务上的强大性能。OneDiffusion的代码和模型权重已在GitHub上公开，供研究和应用使用。

OneDiffusion主要功能

1. 文本到图像合成：根据文本提示生成相应的图像。
2. 条件图像生成：基于输入图像和其他条件（如深度、姿态）生成新的图像。
3. 图像理解：执行如深度估计、图像分割等理解任务。
4. 多视图生成：从单一视图生成多个不同视角的图像。
5. 即时个性化：使用序列图像输入进行个性化生成。
6. ID定制化：根据特定身份信息定制图像。

OneDiffusion技术原理

1. 流匹配：通过学习时间依赖的向量场来转换概率分布，用于训练连续时间生成模型。
2. 序列建模：将所有条件和目标图像建模为具有不同噪声水平的“视图”序列。
3. 灵活的框架：允许在推理时选择任意子集的视图作为条件生成剩余视图。
4. 训练流程：独立采样不同噪声水平的视图，并应用基于插值的前向过程。
5. 推理流程：初始化目标视图为高斯噪声，通过时间依赖的向量场生成感兴趣的条件样本。
6. 模型架构：采用基于Transformer的架构，支持不同数量的视图，使用VAE tokenizer独立编码每个图像和条件。
7. 3D RoPE：用于位置编码，以支持不同分辨率和宽高比的图像生成。

OneDiffusion应用场景

1. 艺术创作与设计：利用文本描述生成创意图像，辅助艺术家和设计师快速实现视觉概念。
2. 广告与营销：根据产品特点或营销文案生成吸引人的广告图像，提高广告的吸引力和效果。
3. 游戏开发：生成游戏内的角色、场景和物品图像，加速游戏资产的创建过程。
4. 虚拟现实与增强现实：在VR/AR应用中生成逼真的三维图像和环境，提升用户体验。
5. 媒体与娱乐：为电影、电视剧制作提供快速原型设计，包括场景重建和特效预览。
6. 教育与培训：生成教学材料中的图像，如历史场景重现，帮助学生更好地理解和学习。

OneDiffusion项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/lehduong/OneDiffusion/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.16318