本文介绍一种视觉tokenizer的生成。 AIGC生成模型在人工智能领域发展迅速，视觉生成主要有基于语言模型和扩散模型两种范式，而tokenizer是其核心组件。现有tokenizer分别针对图像或视频输入设计，存在应用灵活性和数据可扩展性的局限。因此需要一种联合图像 ...

对现有的模型框架进行了分析，并基于不同任务的特点，提出了一种高效且强大的统一图像生成与编辑框架——DreamOmni。 引入了一种合成拼贴数据pipeline，用以解决当前创建和筛选高质量编辑数据的低效性和困难。此外，还利用该合成拼贴数据pipeline来提高T2I ...