DreamO

DreamO简介

DreamO是由字节跳动研发团队与北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院合作开发的图像定制生成框架，基于预训练的扩散变换器（DiT）模型，支持多种图像生成任务的灵活配置。该框架能够实现身份、主体、风格和背景等多条件的无缝融合，通过特征路由约束和占位符策略提升生成结果的一致性和条件解耦能力。采用分阶段训练策略，确保模型在复杂任务中高效收敛并保持高质量输出。DreamO适用于虚拟试穿、风格迁移、主体驱动生成等多种应用场景，为图像生成提供强大的定制化能力。

DreamO的核心功能

• 多条件集成：支持身份、主体、风格、背景等多种条件的灵活配置，实现图像生成中的多维度控制。
• 高质量输出：通过分阶段训练策略优化生成质量，减少低质量数据对结果的影响。
• 精准条件控制：允许用户对生成图像中的条件位置和布局进行精确控制。
• 广泛适用性：可处理复杂的多条件场景，适用于虚拟试穿、风格迁移、主体驱动生成等多种图像生成任务。

DreamO的技术架构

• 扩散变换器（DiT）框架：以扩散变换器为核心架构，统一处理文本、图像及条件输入，提升对输入信息的理解与生成能力。
• 特征路由约束：通过注意力机制优化条件与生成图像之间的对应关系，增强一致性并降低条件耦合。
• 占位符策略：在文本描述中引入占位符（如 [ref#1]），实现条件图像与文本描述对象的精准关联。
• 分阶段训练策略：包括初始训练、全面训练和质量对齐三个阶段，提高模型在复杂任务中的稳定性与生成质量。
• 大规模训练数据：构建涵盖多种图像生成任务的训练数据集，提升模型的泛化能力和条件适应性。

DreamO项目资源

• 项目官网：https://mc-e.github.io/project/DreamO/
• GitHub仓库：https://github.com/bytedance/DreamO
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.16915

DreamO的应用领域

• 虚拟试穿：用户上传个人照片和服装图像，生成试穿效果。
• 风格迁移：将普通图像转换为艺术风格，或根据草图生成不同风格的视觉效果。
• 主体驱动生成：根据用户提供的图像生成个性化头像或虚拟角色。
• 身份定制：生成包含特定人物形象的图像，保留并融合身份特征。
• 创意内容生成：根据文本和条件图像生成广告、影视特效或教育场景图像。