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FastbuildAIUniCombine框架：支持文本提示、空间映射和主体图像的任意组合生成
UniCombine是什么？
UniCombine 是由复旦大学、腾讯优图实验室等机构联合推出的多条件可控生成框架，基于扩散变压器（Diffusion Transformer，DiT）架构，能够处理文本提示、空间映射、主体图像等任意控制条件的组合生成任务。
UniCombine核心功能
UniCombine 能够处理任意条件组合，不限于文本提示（text prompts）、空间图（spatial maps）和主体图像（subject images），并确保生成结果与所有输入条件保持一致性。比如，它可以完成以下任务：
主体插入（Subject-Insertion）：将指定主体插入到背景图像中。
主体空间对齐（Subject-Spatial）：根据空间图对主体进行布局调整。
多空间条件生成（Multi-Spatial）：结合多种空间条件生成图像。
UniCombine技术架构
UniCombine 的架构基于 MMDiT（Masked Multi-Modal Diffusion Transformer），并引入了以下机制：
条件 MMDiT 注意力机制（Conditional MMDiT Attention）：用于处理多条件输入序列，能够有效融合不同条件的特征。
LoRA 切换模块（LoRA Switching Module）：管理多个条件分支，根据条件类型动态激活预训练的条件 LoRA 模块。
可训练的去噪 LoRA 模块（Denoising-LoRA Module）：在训练版本中，通过训练该模块进一步提升性能。
UniCombine特点与优势
通用性：能够处理任意条件组合，适用于多种生成任务。
灵活性：提供无训练（training-free）和基于训练（training-based）两种版本。
高性能：在多条件生成任务中表现出色，达到了最先进的性能。
UniCombine安装与使用
UniCombine 的代码已开源，安装步骤如下：
conda create -n unicombine python=3.12 conda activate unicombine pip install -r requirements.txt
此外，由于 diffusers 库的限制，需要手动更新代码。
UniCombine应用场景
商品展示与文案生成：根据文本、主体图像生成多风格商品图及匹配文案。
个性化推荐：结合用户偏好生成定制化商品展示页面。
虚拟试穿：结合用户虚拟形象生成试穿效果，提升购物体验。
广告与种草内容：生成图文、视频脚本等，提升内容丰富度。
多模态搜索：结合商品特征优化搜索结果精准度。
GitHub 仓库：https://github.com/Xuan-World/UniCombinearXiv
论文：https://arxiv.org/html/2503.09277v1
