AI图像编辑新突破：字节跳动与香港高校联合开源DreamOmni2，解决AI理解抽象概念难题
项目概述
2025年10月27日，字节跳动与香港中文大学、香港科技大学、香港大学联合开发的DreamOmni2系统正式开源，标志着人工智能图像编辑与生成技术的最新进展。
核心技术突破
多模态指令理解
DreamOmni2系统旨在增强AI在图像处理中的指令跟随能力，实现真正的多模态指令理解。该系统能够同时理解文本指令和参考图像，显著改善了先前模型在处理抽象概念（如风格、材质和光照）方面的局限性。
创新训练流程
开发团队创建了创新的三阶段训练流程：
- 提取模型训练：AI能够从图像中准确提取特定元素或抽象属性
- 多模态指令编辑数据生成：形成包含源图像、指令、参考图像和目标图像的训练样本
- 数据扩展：通过进一步提取和组合生成更多参考图像，构建丰富的多模态指令生成数据集
模型架构创新
- 提出索引编码和位置编码偏移方案，确保模型能准确识别多个输入图像
- 引入视觉语言模型（VLM），有效弥合用户指令与模型理解之间的差距
- 提高系统处理指令的准确性，更好地理解用户真实意图
性能表现
测试显示，DreamOmni2在多模态指令编辑任务中：
- 超越所有对比的开源模型
- 接近顶级商业模型水平
- 在处理复杂指令时提供更高的准确性和一致性
- 避免不必要的更改和图像缺陷
行业影响
- 为AI创作提供新的可能性
- 为相关领域研究人员提供统一的评估标准
- 预示着AI图像编辑与生成领域的新革命
- 将极大促进AI技术的普及和应用
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