論文の概要: OmniGen2: Exploration to Advanced Multimodal Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18871v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 17:38:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:37.106232
• Title: OmniGen2: Exploration to Advanced Multimodal Generation
• Title（参考訳）: OmniGen2: 高度なマルチモーダル生成の探索
• Authors: Chenyuan Wu, Pengfei Zheng, Ruiran Yan, Shitao Xiao, Xin Luo, Yueze Wang, Wanli Li, Xiyan Jiang, Yexin Liu, Junjie Zhou, Ze Liu, Ziyi Xia, Chaofan Li, Haoge Deng, Jiahao Wang, Kun Luo, Bo Zhang, Defu Lian, Xinlong Wang, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Zheng Liu,
• Abstract要約: 我々はOmniGen2を紹介した。OmniGen2は多種多様な生成タスクに統一されたソリューションを提供するために設計された汎用的でオープンソースな生成モデルである。 OmniGen v1とは異なり、OmniGen2はテキストと画像のモダリティのための2つの異なるデコードパスを備えており、未共有のパラメータと分離された画像トークンを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.58494500322778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce OmniGen2, a versatile and open-source generative model designed to provide a unified solution for diverse generation tasks, including text-to-image, image editing, and in-context generation. Unlike OmniGen v1, OmniGen2 features two distinct decoding pathways for text and image modalities, utilizing unshared parameters and a decoupled image tokenizer. This design enables OmniGen2 to build upon existing multimodal understanding models without the need to re-adapt VAE inputs, thereby preserving the original text generation capabilities. To facilitate the training of OmniGen2, we developed comprehensive data construction pipelines, encompassing image editing and in-context generation data. Additionally, we introduce a reflection mechanism tailored for image generation tasks and curate a dedicated reflection dataset based on OmniGen2. Despite its relatively modest parameter size, OmniGen2 achieves competitive results on multiple task benchmarks, including text-to-image and image editing. To further evaluate in-context generation, also referred to as subject-driven tasks, we introduce a new benchmark named OmniContext. OmniGen2 achieves state-of-the-art performance among open-source models in terms of consistency. We will release our models, training code, datasets, and data construction pipeline to support future research in this field. Project Page: https://vectorspacelab.github.io/OmniGen2; GitHub Link: https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen2
• Abstract（参考訳）: 本研究では,テキスト・トゥ・イメージ・編集,テキスト内生成など,多様なタスクに対して統一されたソリューションを提供するために設計された,汎用的でオープンソースな生成モデルであるOmniGen2を紹介する。 OmniGen v1とは異なり、OmniGen2はテキストと画像のモダリティのための2つの異なるデコードパスを備えており、未共有のパラメータと分離された画像トークンを使用する。 この設計により、OmniGen2は、VAE入力を再適応することなく既存のマルチモーダル理解モデルを構築することができ、それによって元のテキスト生成能力を維持できる。 OmniGen2のトレーニングを容易にするため,画像編集とテキスト内生成を含む包括的データ構築パイプラインを開発した。 さらに,画像生成タスクに適したリフレクション機構を導入し,OmniGen2に基づく専用リフレクションデータセットをキュレートする。 比較的控えめなパラメータサイズにもかかわらず、OmniGen2はテキスト・トゥ・イメージや画像編集を含む複数のタスク・ベンチマークで競合する結果を得る。 OmniContext という新しいベンチマークを導入する。 OmniGen2は、一貫性の観点から、オープンソースモデル間の最先端のパフォーマンスを達成する。 この分野での将来の研究をサポートするため、私たちのモデル、トレーニングコード、データセット、データ構築パイプラインをリリースします。 プロジェクトページ: https://vectorspacelab.github.io/OmniGen2; GitHub Link: https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen2

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