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FastbuildAIUniCombine框架：支持文本提示、空間映射和主體圖像的任意組合生成
UniCombine是什么？
UniCombine 是由復旦大學、騰訊優圖實驗室等機構聯合推出的多條件可控生成框架，基于擴散變壓器（Diffusion Transformer，DiT）架構，能夠處理文本提示、空間映射、主體圖像等任意控制條件的組合生成任務。
UniCombine核心功能
UniCombine 能夠處理任意條件組合，不限于文本提示（text prompts）、空間圖（spatial maps）和主體圖像（subject images），并確保生成結果與所有輸入條件保持一致性。比如，它可以完成以下任務：
主體插入（Subject-Insertion）：將指定主體插入到背景圖像中。
主體空間對齊（Subject-Spatial）：根據空間圖對主體進行布局調整。
多空間條件生成（Multi-Spatial）：結合多種空間條件生成圖像。
UniCombine技術架構
UniCombine 的架構基于 MMDiT（Masked Multi-Modal Diffusion Transformer），并引入了以下機制：
條件 MMDiT 注意力機制（Conditional MMDiT Attention）：用于處理多條件輸入序列，能夠有效融合不同條件的特征。
LoRA 切換模塊（LoRA Switching Module）：管理多個條件分支，根據條件類型動態激活預訓練的條件 LoRA 模塊。
可訓練的去噪 LoRA 模塊（Denoising-LoRA Module）：在訓練版本中，通過訓練該模塊進一步提升性能。
UniCombine特點與優勢
通用性：能夠處理任意條件組合，適用于多種生成任務。
靈活性：提供無訓練（training-free）和基于訓練（training-based）兩種版本。
高性能：在多條件生成任務中表現出色，達到了最先進的性能。
UniCombine安裝與使用
UniCombine 的代碼已開源，安裝步驟如下：
conda create -n unicombine python=3.12 conda activate unicombine pip install -r requirements.txt
此外，由于 diffusers 庫的限制，需要手動更新代碼。
UniCombine應用場景
商品展示與文案生成：根據文本、主體圖像生成多風格商品圖及匹配文案。
個性化推薦：結合用戶偏好生成定制化商品展示頁面。
虛擬試穿：結合用戶虛擬形象生成試穿效果，提升購物體驗。
廣告與種草內容：生成圖文、視頻腳本等，提升內容豐富度。
多模態搜索：結合商品特征優化搜索結果精準度。
GitHub 倉庫：https://github.com/Xuan-World/UniCombinearXiv
論文：https://arxiv.org/html/2503.09277v1
