DreamO：彻底改变开源 AI 图像生成
探索 ByteDance 强大的开源图像生成模型 DreamO。 了解什么是 DreamO，如何使用它，它的特性，用例，以及它与 Stable Diffusion 和其他领先 AI 模型的比较。
什么是 DreamO?
DreamO 是 ByteDance 开发的强大的开源图像生成模型。 DreamO 基于前沿的扩散技术，使用户能够从文本提示中创建高质量、详细的图像。 作为开源解决方案，DreamO 适用于寻求高级图像生成功能的开发人员、艺术家、研究人员和公司。
DreamO 代表“Dream Optimization”（梦想优化），反映了其目标：将文本梦想转化为视觉上令人惊叹的现实。 无论您是构建创意应用程序、原型设计工具还是探索 AI 艺术，DreamO 都能提供现代 AI 模型所需的灵活性和强大功能。
如何使用 DreamO
使用 DreamO 非常简单，尤其是如果您熟悉 Python 或 PyTorch。 DreamO GitHub 存储库 (https://github.com/bytedance/DreamO) 包含您入门所需的一切。 ### 逐步使用：
克隆 DreamO 存储库
```bash git clone https://github.com/bytedance/DreamO.git cd DreamO ```
设置您的环境
* Python 3.10+ * PyTorch 2.x * CUDA 11.7+ * 其他要求在 `requirements.txt` 中列出
下载预训练模型
* 访问 GitHub 存储库或使用 Hugging Face 镜像链接（如果提供）。
运行图像生成
* 文本到图像：使用命令行或笔记本从提示生成图像。 * 图像到图像：使用 DreamO 的灵活架构优化现有图像。
微调或扩展
* 使用标准训练管道轻松地在您的自定义数据集上微调 DreamO。
常见问题 (FAQ)
查找有关 DreamO 的常见问题的答案。
🚀 行动号召：立即开始使用 DreamO
准备好深入了解下一代开源图像生成技术了吗？
大胆梦想。 开放梦想。 DreamO。