说明文档
OmniGen-2 是一款革命性的自回归（Autoregressive）视觉生成大模型。它将图像生成的各个细分领域（如 Text-to-Image、Image-to-Image、Subject-Driven 等）统一在同一个 Transformer 框架内，实现了真正的“所想即所得”。
核心技术突破
- 原生统一建模（Plug-and-Play Free）：
不同于传统的 Stable Diffusion 需要加载多个 ControlNet 或 Adapter。OmniGen-2 能够直接理解复杂的图文混合指令（例如：“参考图 A 的人物，穿上图 B 的衣服，并在图 C 的背景下奔跑”），所有逻辑均在模型内部原生完成。 - 极强的视觉推理能力：
模型具备类似多模态大语言模型（MLLM）的理解力。它不仅能识别图像内容，还能理解“移除”、“替换”、“保持一致”等高级语义指令，从而执行精准的图像编辑。 - 无限上下文联动：
支持多图输入作为参考，能够跨图片提取特征并进行融合，在角色一致性（Subject Consistency）和风格迁移方面表现极其稳健。 - 极简的工作流：
由于不再依赖复杂的辅助模型，OmniGen-2 显著降低了显存占用和推理延迟，同时也极大简化了 ComfyUI 或 API 调用的逻辑复杂度。
核心应用场景
- 复杂指令生图：通过纯自然语言描述复杂的构图和细节要求，无需死记硬背 Prompt。
- 精准图像编辑：直接对话式修图，如“把左边的杯子换成红色的花瓶”、“让这个背景变成赛博朋克风”。
- 零样本角色定制：无需微调 LoRA，直接输入几张人物照片即可在新的场景中生成该角色。
- 各类视觉控制任务：原生支持边缘检测、深度图、人体骨架等控制信息作为引导，实现精准构图。
适用群体
- AI 开发者：寻求更简洁、更智能的图像生成后端，减少多模型维护成本。
- 视觉设计师：需要更灵活的编辑手段，不想被复杂的插件参数所束缚。
- 内容创作团队：需要快速生成具有角色一致性的系列作品（如绘本、漫画）。
