港中文与字节DreamOmni3：涂鸦图文输入终结指令失灵，重塑多模态编辑
香港中文大学与字节跳动联合推出的 DreamOmni3 一经亮相便备受瞩目。该模型创新性地解锁了“涂鸦 + 图文”联合输入模式，直面数据构建与框架设计的核心难题，为多模态内容的生成与编辑带来了全新思路，有望开启这一领域更为精彩的篇章。
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在人工智能飞速发展的当下，多模态生成与编辑领域成果斐然，统一生成与编辑模型仅凭文本指令便能产出精彩内容，展现出强大性能。然而，语言在精准定位编辑区域、捕捉视觉细节方面存在天然短板，难以满足创作者日益精细的需求。在此背景下，香港中文大学与字节跳动联合推出的 DreamOmni3 惊艳亮相。它创新性地解锁“涂鸦 + 图文”联合输入模式，直面数据创建与框架设计难题，为多模态生成与编辑带来了全新思路，有望开启这一领域更为精彩的篇章。
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介绍
近期，统一生成与编辑模型凭借文本指令展现出卓越性能，但语言难以精准定位编辑区域与捕捉视觉细节。为此，研究提出涂鸦式编辑与生成任务，借助图形用户界面融合文本、图像与自由涂鸦，实现更灵活创作，并推出 DreamOmni3 应对数据创建与框架设计两大挑战。其数据合成管道涵盖涂鸦编辑与生成，定义多项细分任务，基于 DreamOmni2 数据集构建训练数据。框架设计上，摒弃易受多涂鸦、图像与指令影响的二元掩码，采用联合输入方案，将原始与涂鸦图像输入模型，通过颜色区分区域、统一编码定位，实现精准编辑。实验表明 DreamOmni3 表现出色，模型与代码将开源。
方法概述
实验结果
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