OmniGen项目安装与配置指南

OmniGen项目安装与配置指南

OmniGen OmniGen: Unified Image Generation. https://arxiv.org/pdf/2409.11340 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmniGen

1. 项目基础介绍

OmniGen 是一个统一图像生成模型，能够根据多模态提示生成各种范围的图像。该项目旨在提供一个简单、灵活且易于使用的图像生成方案。OmniGen 通过直接接收任意多模态指令来生成图像，无需额外的插件和操作，类似于 GPT 在语言生成中的工作方式。该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 关键技术和框架

• Python：作为主要的编程语言。
• PyTorch：一个开源的机器学习库，用于深度学习模型的开发。
• Diffusers：基于 PyTorch 的库，用于简化扩散模型的训练和部署。
• Gradio：用于快速构建机器学习模型演示的应用程序。
• Hugging Face：提供模型训练和部署的生态系统，包括模型库和转换器库。

3. 安装与配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python 3.10.13 或更高版本
• Conda 或其他 Python 环境管理工具
• CUDA（如果使用 GPU 加速）

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开命令行窗口，执行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen.git
cd OmniGen

步骤 2：创建虚拟环境（可选）

为了避免与其他项目冲突，建议创建一个虚拟环境：

conda create -n omnigen python=3.10.13
conda activate omnigen

或者，如果您更喜欢使用 virtualenv：

python -m venv omnigen
source omnigen/bin/activate

步骤 3：安装 PyTorch

根据您的 CUDA 版本安装 PyTorch：

pip install torch==2.3.1+cu118 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

步骤 4：安装项目依赖

在虚拟环境中，安装项目所需的所有依赖项：

pip install -e .

步骤 5：运行示例

安装完成后，您可以运行以下示例代码来测试 OmniGen：

from OmniGen import OmniGenPipeline

# 创建一个 OmniGen 实例
pipe = OmniGenPipeline.from_pretrained("Shitao/OmniGen-v1")

# 文本到图像示例
images = pipe(
    prompt="一个穿红衬衫的卷发男子正在喝茶。",
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=2.5,
    seed=0,
)
images[0].save("example_t2i.png")

# 多模态到图像示例（需要先放置一张名为 'test_cases/two_man.jpg' 的图片在 'imgs' 目录下）
images = pipe(
    prompt="一个穿黑衬衫的男子正在读书。这个男子是 <img><|image_1|></img> 右边的那个人。",
    input_images=["imgs/test_cases/two_man.jpg"],
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=2.5,
    img_guidance_scale=1.6,
    seed=0,
)
images[0].save("example_ti2i.png")

以上就是 OmniGen 项目的详细安装和配置指南。如果您在安装过程中遇到任何问题，请查阅项目文档或联系项目维护者以获取帮助。

OmniGen OmniGen: Unified Image Generation. https://arxiv.org/pdf/2409.11340 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmniGen