DreamO – 字節聯合北大推出的圖像定制生成框架

DreamO是一款由字節跳動創作團隊與北京大學深圳研究生院電子與計算機工程學院聯合開發的圖像定制生成框架。它基于預訓練的擴散變換器（DiT）模型，能夠靈活應對多種圖像生成任務。DreamO支持身份、主體、風格和背景等多種條件的無縫集成，通過特征路由約束和占位符策略提升生成結果的一致性和條件解耦能力。采用分階段訓練策略，確保模型在處理復雜任務時高效收斂并保持生成圖像的高質量，是虛擬試穿、風格遷移和主體驅動生成等多種應用場景的理想選擇。

DreamO是什么

DreamO是一個專為圖像生成而設計的統一框架，由字節跳動創作團隊與北京大學深圳研究生院電子與計算機工程學院共同推出。該框架基于預訓練的擴散變換器（DiT）模型，旨在滿足多種圖像生成任務的靈活定制需求。DreamO能夠支持身份、主體、風格和背景等多個條件的無縫集成，通過特征路由約束和占位符策略來提升生成圖像的一致性和條件解耦能力。采用分階段的訓練策略，確保在復雜任務中高效收斂并保持高質量的生成結果，廣泛適用于虛擬試穿、風格遷移、主體驅動生成等多種場景。

主要功能

• 多條件集成：支持身份（Identity）、主體（Subject）、風格（Style）和背景等多種條件的定制，將這些條件無縫融入圖像生成過程中。
• 高質量生成：基于分階段的訓練策略，確保生成圖像的高質量，并糾正由低質量數據引入的偏差。
• 靈活的條件控制：允許用戶精確地控制條件在生成圖像中的位置和布局。
• 廣泛的適用性：支持處理復雜的多條件場景，適用于虛擬試穿、風格遷移、主體驅動生成等多種案例。

技術原理

• 擴散變換器（DiT）框架：使用擴散變換器作為核心架構，能夠統一處理不同類型的輸入（如文本、圖像、條件等），從而實現圖像的定制生成。擴散模型通過逐步去除噪聲的方式生成圖像，而變換器架構則增強了模型對輸入條件的理解與處理能力。
• 特征路由約束：為提高生成結果與參考圖像之間的一致性，DreamO引入了特征路由約束，通過優化條件圖像與生成圖像之間的注意力機制，確保生成圖像的特定區域與條件圖像相對應，避免了條件之間的耦合。
• 占位符策略：在文本描述中通過添加占位符（如 [ref#1]），將條件圖像與文本中的特定對象關聯，實現對生成圖像中條件位置的精確控制。
• 分階段訓練策略：DreamO采用分階段的訓練方法，包括初始階段（簡單任務）、全面訓練階段（多任務）和質量對齊階段（糾正偏差），幫助模型在復雜數據分布下順利收斂，并保持高質量的生成效果。
• 大規模訓練數據：為提升廣泛的泛化能力，構建了涵蓋多種任務（如身份定制、主體驅動、虛擬試穿、風格遷移等）的龐大訓練數據集，確保模型能夠在不同條件下有效學習生成能力。

項目地址

• 項目官網：https://mc-e.github.io/project/DreamO/
• GitHub倉庫：https://github.com/bytedance/DreamO
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2504.16915

應用場景

• 虛擬試穿：用戶可以上傳自己的照片和服裝圖片，生成個性化的試穿效果。
• 風格遷移：將普通照片轉變為藝術風格圖像，或根據設計草圖生成不同風格的視覺效果，適合藝術創作與設計靈感的探索。
• 主體驅動生成：根據用戶上傳的照片生成個性化的頭像或虛擬角色，支持多主體的融合，適用于社交媒體、游戲和動畫制作。
• 身份定制：生成包含特定人物形象的圖像，能夠保留和融合身份特征，適用于虛擬社交和個性化內容創作。
• 創意內容生成：根據文本描述和條件圖像生成創意廣告、影視特效或教育場景圖像，支持多種復雜定制任務，滿足各種創意需求。

常見問題

• DreamO的使用難度大嗎？：DreamO設計上注重用戶體驗，提供友好的界面與指導，使得用戶能夠輕松上手。
• 我需要什么樣的設備來使用DreamO？：DreamO可以在多種設備上運行，只需確保設備能夠支持基本的圖像處理功能。
• 是否需要編程知識才能使用DreamO？：不需要，DreamO提供了直觀的操作界面，適合各類用戶使用。