作为开源项目，OmniGen2的视觉理解能力继承自Qwen-VL-2.5的强大基础，可精准解析图像内容;其文本生成图像功能支持从文本提示生成高保真、符合美学标准的图像;在指令引导图像编辑领域，该模型以高精度完成复杂修改任务，性能达到开源模型中的前沿水平;而上下文生成能力更可灵活处理人物、物体、场景等多元输入，生成连贯新颖的视觉输出。
例如，用户既能通过自然语言指令让熊猫手持茶杯的卡通场景变换风格，也能为奇幻精灵角色添加动态背景，甚至修正图像中物体数量或颜色冲突等细节。
目前，OmniGen2已开放模型权重下载，并提供Gradio和Jupyter在线演示，支持用户通过调整采样步数、文本引导强度、图像参考权重等超参数优化生成效果。
项目团队计划后续开源训练代码、数据集及构建流程，并推出上下文生成基准测试OmniContext，进一步完善CPU负载优化和多框架集成。随着多模态AI应用场景的持续扩展，OmniGen2凭借其资源效率与功能全面性，正为个性化视觉创作、智能设计辅助等领域开辟新的技术路径。
地址：https://huggingface.co/OmniGen2/OmniGen2
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