UNO（Universal Customization）是由字节跳动公司开发并开源的一个通用自定义方法的项目，旨在解决单主体和多主体条件下的图像生成问题，具有很强的可控性和通用性。该项目通过提出一种高度一致的数据合成流程，利用扩散变换器的内在上下文生成能力，生成高一致性的多主体配对数据。UNO模型包含渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，是从文本到图像模型迭代训练而来的多图像条件主体到图像模型。
项目特点
- 高一致性与可控性 ：通过独特的数据合成流程和模型架构，在单主体和多主体驱动生成中，既能保证生成图像的高度一致性，又能确保对生成过程的可控性。
- 多主体支持 ：能够处理多主体条件下的图像生成任务，为复杂场景的图像合成提供了有力支持。
- 内存优化 ：提供了fp8模式，作为对消费级GPU用户的一种低显存使用支持，其峰值显存使用量约为16GB，使得在资源有限的设备上也能进行有效的图像生成。
项目功能
- 图像生成 ：可以根据给定的提示词和参考图像生成相应的图像，如将一个时钟放在海滩上的红色太阳伞下，或将一个雕像放在水晶球中等。
- 模型训练与推理 ：开源了训练代码和推理代码，用户可以根据自己的需求进行模型的进一步训练和定制，以及使用预训练模型进行图像生成推理。
使用方式
- 环境配置 ：项目提供了详细的环境配置指南，用户可以通过创建虚拟环境并安装相应的依赖库来搭建运行环境。
- 模型检查点下载 ：提供了多种下载模型检查点的方式，包括自动下载、使用命令行工具下载以及手动设置环境变量指向已下载的检查点等。
- 运行示例 ：给出了多种运行示例，包括简单的图像生成示例、在dreambench数据集上的评估示例等，方便用户快速上手。
项目意义
该项目为图像生成领域提供了一种新的通用自定义方法，具有广泛的应用前景。对于学术研究而言，开源的代码和模型为研究人员提供了宝贵的实验素材和研究基础，有助于推动该领域的技术进步。对于实际应用，如广告设计、游戏开发、虚拟现实等领域，UNO模型可以为创作者提供强大的图像生成工具，提高创作效率和质量。
开源信息
项目遵循Apache 2.0许可证开源，而模型遵循CC BY-NC 4.0许可证，用户可以在遵守相应许可协议的前提下自由使用、修改和分发项目代码和模型。
整合包说明
1 功能未作修改，只汉化了界面
2 自行安装好cuda12.4,
3 显存低于16G的显卡就不要下载了。这个开源项目很耗资源，可以参考我上面的截图
4 生成的图片 尺寸不要改太大，否则会直接爆显存，可以先生成尺寸小的，找其他图片放大工具放大。
5 如果解压出错，用管理员身份运行winrar 再解压
解压出错，没权限，
文末仔细看
这个压缩文件格式未知或者数据已经损坏 jian27\Scripts\pip3.exe E:\迅雷下载\UNO\UNO.rar
这个压缩文件格式未知或者数据已经损坏 jian27\Scripts\wheel.exe E:\迅雷下载\UNO\UNO.rar
文末仔细看