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[AI绘图] OmniGen2：开源版Flux.1 Kontext图片修改神器|OmniGen2: Open-source Version of Flux.1 Kontext Image Editin

JackSee2025-06-24AI人工智能35

[TOCM]

*OmniGen2：开源版Flux.1 Kontext通过文字修改图片，效果比之前其他开源的好（OmniConsistency、BAGEL），单图编辑的效果非常好，多图编辑的效果也还行。 博主亲自测试在风格理解，图片修改方面效果真的不错。本文将深入介绍 OmniGen2 的强大功能，包括其卓越的视觉理解、文本到图像生成、指令引导的图像编辑能力，并提供详细的安装教程、配置要求和实用技巧。无论您是开发者还是AI爱好者，OmniGen2 都能为您开启可控、个性化AI生成的新大门。立即了解如何配置和使用这个强大的工具，将您的创意变为现实。*

## 项目介绍：

**OmniGen2**是一个强大而高效的统一多模态模型。与 OmniGen v1 不同，OmniGen2 针对文本和图像模态提供了两种不同的解码路径，利用非共享参数和解耦的图像分词器。OmniGen2 在以下四个主要功能方面表现出色：

- **视觉理解 (Visual Understanding)**：从其 Qwen-VL-2.5 基础继承了解释和分析图像内容的强大能力。
- **文本到图像生成 (Text-to-Image Generation)**：根据文本提示创建高保真且美观的图像。
- **指令引导的图像编辑 (Instruction-guided Image Editing)**：以高精度执行复杂的、基于指令的图像修改，在开源模型中实现最先进的性能。
- **上下文生成 (In-context Generation)**：一种多功能的能力，可以处理和灵活组合不同的输入（包括人类、参考对象和场景），以产生新颖且连贯的视觉输出。

作为一个开源项目，OmniGen2 为探索可控和个性化生成 AI 前沿的研究人员和开发人员提供了强大且资源高效的基础。

![](https://img.cmc.cm/2025-06-24_161106.png)

## 效果演示 (Demonstration)

![](https://img.cmc.cm/2025-06-23_202902.png)

![](https://img.cmc.cm/2025-06-23_202753.png)

## 项目地址：

**注意**：论文地址里面有具体的用法，可以下载下来好好看看。

- **项目地址 (Project Links):** [huggingface](https://huggingface.co/spaces/OmniGen2/OmniGen2) | [Git.io](https://vectorspacelab.github.io/OmniGen2/) | [Github](https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen2) | [论文地址 (Paper)](https://arxiv.org/pdf/2409.11340)

## 推荐配置

OmniGen2 原生需要 **NVIDIA RTX 3090** 或同等级别的 GPU，并配备约 **17GB 的 VRAM**。对于 VRAM 较少的设备，您可以启用 **CPU 卸载 (CPU offload)** 来运行模型。

**性能提示 (Performance Tip)**：为了提高推理速度，可以考虑降低该 `cfg_range_end` 参数。在合理范围内，这对输出质量的影响可以忽略不计。

| Input Composition | CFG Range   | No Offload (Time (s)) | No Offload (Mem. (GB)) | Model Offload (Time (s)) | Model Offload (Mem. (GB)) | Sequential Offload (Time (s)) | Sequential Offload (Mem. (GB)) |
| :---------------- | :---------- | :-------------------- | :--------------------- | :----------------------- | :------------------------ | :---------------------------- | :----------------------------- |
| Text-only         | [0, 1.0]    | 26.05                 | 17.15                  | 33.44                    | 7.92                      | 172.96                        | 2.40                           |
| (纯文本)          |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |
| Text-only         | [0, 0.6]    | 21.16                 | 17.15                  | 28.22                    | 7.92                      | 134.80                        | 2.40                           |
| (纯文本)          |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |
| Text + 1 Image    | [0, 1.0]    | 66.69                 | 17.15                  | 76.22                    | 8.80                      | 283.06                        | 2.40                           |
| (文本 + 1 张图片) |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |
| Text + 1 Image    | [0, 0.6]    | 51.98                 | 17.15                  | 59.60                    | 8.80                      | 221.55                        | 2.40                           |
| (文本 + 1 张图片) |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |
| Text + 2 Images   | [0, 1.0]    | 99.35                 | 17.15                  | 106.44                   | 8.80                      | 367.69                        | 2.40                           |
| (文本 + 2 张图片) |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |
| Text + 2 Images   | [0, 0.6]    | 77.85                 | 17.15                  | 83.70                    | 8.80                      | 221.55                        | 2.40                           |
| (文本 + 2 张图片) |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |
| Text + 3 Images   | [0, 1.0]    | 139.26                | 17.15                  | 147.37                   | 9.27                      | 393.56                        | 2.40                           |
| (文本 + 3 张图片) |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |
| Text + 3 Images   | [0, 0.6]    | 111.21                | 17.15                  | 118.69                   | 9.27                      | 283.98                        | 2.40                           |
| (文本 + 3 张图片) |             |                       |                        |                          |                           |                               |                                |

**表1：OmniGen2 在 A800 GPU 上使用 bfloat16 的计算效率。**所有结果均在固定 1024 × 1024 分辨率（输出和输入，如适用）以及 50 个采样步长的条件下进行基准测试。

## 项目安装：

**对于普通用户**

```bash
# 1. Clone the repo
git clone git@github.com:VectorSpaceLab/OmniGen2.git
cd OmniGen2
# 2. (Optional) Create a clean Python environment
conda create -n omnigen2 python=3.11
conda activate omnigen2
# 3. Install dependencies
# 3.1 Install PyTorch (choose correct CUDA version)
pip install torch==2.6.0 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# 3.2 Install other required packages
pip install -r requirements.txt
# Note: Version 2.7.4.post1 is specified for compatibility with CUDA 12.4.
# Feel free to use a newer version if you use CUDA 12.6 or they fixed this compatibility issue.
# OmniGen2 runs even without flash-attn, though we recommend install it for best performance.
pip install flash-attn==2.7.4.post1 --no-build-isolation
```

**对于中国大陆用户**(For Users in Mainland China)

```bash
# Install PyTorch from a domestic mirror
pip install torch==2.6.0 torchvision --index-url https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu124

# Install other dependencies from Tsinghua mirror
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# Note: Version 2.7.4.post1 is specified for compatibility with CUDA 12.4.
# Feel free to use a newer version if you use CUDA 12.6 or they fixed this compatibility issue.
# OmniGen2 runs even without flash-attn, though we recommend install it for best performance.
pip install flash-attn==2.7.4.post1 --no-build-isolation -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

**运行实例 (Running Examples)**

```bash
# Visual Understanding
bash example_understanding.sh
# Text-to-image generation
bash example_t2i.sh
# Instruction-guided image editing
bash example_edit.sh
# In-context generation
bash example_in_context_generation.sh
```

GUI运行实例 (Running Examples)

```bash
# for only generating image
pip install gradio
python app.py
# Optional: Share demo with public link (You need to be able to access huggingface)
python app.py --share
# for generating image or text
pip install gradio
python app_chat.py
```

注意事项：

## 使用提示

- 为了获得最佳的 OmniGen2 结果，您可以根据您的具体用例调整以下关键超参数。
- - `num_inference_step`: 每次生成的采样步数。较高的值通常会提高质量，但也会增加生成时间。
    - **推荐范围 (Recommended range)**：28 到 50
  - `num_inference_step`: The number of sampling steps per generation. Higher values generally improve quality but increase generation time.
    - **Recommended range**: 28 to 50
  - `text_guidance_scale`: 控制输出对文本提示的严格程度（无分类器指导）。
    - **对于文生图 (For Text-to-Image)**：对于简单或细节较少的提示，使用较高的值（例如，6-7）。对于复杂且高度详细的提示，使用较低的值（例如，4）。
    - **对于编辑/合成 (For Editing/Composition)**：建议使用中等值，大约 4-5。
  - `text_guidance_scale`: Controls how strictly the output adheres to the text prompt (Classifier-Free Guidance).
    - **For Text-to-Image**: Use higher values (e.g., 6-7) for simple or less detailed prompts. Use lower values (e.g., 4) for complex and highly detailed prompts.
    - **For Editing/Composition**: A moderate value of around 4-5 is recommended.
  - `image_guidance_scale`: 这控制了最终图像与输入参考图像的相似程度。
    - **权衡 (Trade-off)**：较高的值（约 2.0）使输出更忠实于参考图像的结构和风格，但它可能会忽略部分文本提示。较低的值（约 1.5）使文本提示有更大的影响力。
    - **提示 (Tip)**：从 1.5 开始，如果需要与参考图像更一致，可以逐渐增加该值。对于图像编辑任务，我们建议将其设置在 1.3 到 2.0 之间；对于上下文生成任务，较高的 `image_guidance_scale` 将保留输入图像中的更多细节，我们建议将其设置在 2.5 到 3.0 之间。
  - `image_guidance_scale`: This controls how similar the final image is to the input reference image(s).
    - **Trade-off**: A higher value (around 2.0) makes the output more faithful to the structure and style of the reference image but may ignore parts of the text prompt. A lower value (around 1.5) gives the text prompt more influence.
    - **Tip**: Start at 1.5 and gradually increase if you need more consistency with the reference image. For image editing tasks, we recommend setting it between 1.3 and 2.0; for in-context generation tasks, a higher `image_guidance_scale` will preserve more details from the input images, and we recommend setting it between 2.5 and 3.0.
  - `max_pixels`: 当图像的总像素数（宽度 × 高度）超过此限制时自动调整图像大小，同时保持其宽高比。这有助于管理性能和内存使用。
  - `max_pixels`: Automatically resizes an image when its total pixel count (width × height) exceeds this limit, while maintaining its aspect ratio. This helps manage performance and memory usage.
  - `max_input_image_side_length`: 输入图像的最大边长。
  - `max_input_image_side_length`: The maximum side length for an input image.
  - `negative_prompt`: 告诉模型你不希望在图像中看到的内容。
    - **示例 (Examples)**：模糊、低质量、文字、水印
    - **提示 (Tip)**：为了获得最佳效果，尝试使用不同的负面提示进行实验。如果你不确定，可以留空。
  - `negative_prompt`: Tell the model what you do not want to see in the image.
    - **Examples**: blurry, low quality, text, watermark
    - **Tip**: For best results, experiment with different negative prompts. If you're unsure, leave it empty.

## 白嫖地址 (Live Demos)：

抱抱脸（需科学上网环境）：[传送门](https://huggingface.co/spaces/OmniGen2/OmniGen2)   一张图大概要90秒左右的时间
试用地址1：[传送门](https://110863cb06c6c44bd2.gradio.live/)
试用地址2：[传送门](https://110863cb06c6c44bd2.gradio.live/)
试用地址3：[传送门](https://19b0952eb3cf0d2243.gradio.live/)
试用地址4：[传送门](https://981758b17b4197aea7.gradio.live/)

其他：[聊天演示1](https://9315447fc78ef638e3.gradio.live/)、[聊天演示2](https://abe054be89543e4cef.gradio.live/)、[聊天演示3](https://4aa913765db00bbe51.gradio.live/)、[聊天演示4](https://f28a8718565627d2cb.gradio.live/)

![用户界面](https://img.cmc.cm/2025-06-24_173004.png)

## 注意事项：

1. 由于本人电脑配置不行，搭建成功了，但是速度真是非常慢（本人是9700K+2070S+32G内存）
2. 个人强烈建议，用以上可以试用的地址去试试之后再去搭建。有时间我会写一篇详细用法。
3. 参考图片如果是动漫，最好是风格一致。
4. 注意写好提示词：这个尤为关键，建议好好看看官方文档。我这里给个例子：

```bash
需求[换脸/改风格/换衣服/换姿态/换表情/背景]
第一张图[主图/主要参考对象]
第二张图[参考表情...]
第三张图[参考物体...]
```

[AI绘图]史上最强AI图片编辑利器！Flux.1 Kontext 图像大模型 20种深度应用指南与未来展望2025-06-17

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