或许是目前最接近gpt-4o用嘴画图的开源实现 （从原理上和效果上）：采用大规模多模态模型（LMM）作为共享表征空间，使图像和文本能够更好地对齐，并作为外部扩散模型的条件输入。

DreamEngine: 多模态表征对齐的图像生成框架

🧐 DreamEngine 是一个集成多模态编码器（如 QwenVL）与扩散模型的框架，采用两阶段训练方法，实现文本-图像交错控制，在复杂概念融合的图像生成任务上达到最先进水平。

➡️链接：http://t.cn/A6rPT89O

✨ 重点

● 🚀 核心功能：通过多模态表征对齐（Multimodal Representation Alignment）技术，提升文本到图像的生成效果，支持更精细的控制。

● 🏗 架构：结合多模态编码器（如 QwenVL）和扩散模型，采用两阶段训练策略以提高生成质量。

● 🎨 创新点：能够处理复杂的文本-图像交错控制任务，使得融合多个概念的图像生成更容易。

● 🛠 使用指南：提供 setup.sh 脚本用于本地运行，并附带 demo.py 进行推理测试。

● 🔍 研究背景：目前的文本-图像生成模型主要依赖文本编码器（如 CLIP、T5）与扩散模型，但现有方法在合并多个图像概念时缺乏有效的控制机制。

● 🏗 Dream Engine 方案：采用大规模多模态模型（LMM）作为共享表征空间，使图像和文本能够更好地对齐，并作为外部扩散模型的条件输入。

● 🎯 核心技术：用多模态编码器（如 QwenVL）替换传统的文本编码器，并引入 两阶段训练策略：

第一阶段：联合文本-图像对齐（Joint Text-Image Alignment）。

第二阶段：多模态交错指令微调（Multimodal Interleaved Instruction Tuning）。

● 📊 实验结果：在 GenEval 基准测试中取得 0.69 的总分，表现与 SD3.5 和 FLUX 等最先进模型相当。

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