OmniGen

一个模型搞定文生图、编辑和多图融合，省心省力。

OmniGen 是一个统一图像生成框架，基于扩散模型，通过单一模型实现文生图、图像编辑、多图融合、角色一致性生成等多种任务，无需额外模块或复杂pipeline。它解决了传统图像生成模型任务碎片化、需要多个专用模型组合的问题，核心能力包括：支持文本与图像混合输入、多任务统一处理、零样本编辑与生成。项目提供预训练权重和推理代码，用户可快速上手。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 4343

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队VectorSpaceLab

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，免费使用，需自行部署。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型diffusion,image,image-edit,image-generation,multi-modal,multi-task

GitHub 星标★ 4343

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-09-16 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 5 步

环境要求

Linux/支持 CUDA 的 GPU 环境（README 建议按本机 CUDA 版本安装 PyTorch）
Python 环境与 pip（README 未指定具体版本）
已安装 git，用于克隆仓库
能访问 HuggingFace 下载预训练权重 Shitao/OmniGen-v1

安装与启动步骤

1安装 PyTorch

先按本机 CUDA 版本安装 PyTorch，README 给出 cu118 的示例命令，其他 CUDA 版本请替换对应 index-url。
```
pip install torch==2.3.1+cu118 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
2克隆仓库

把 OmniGen 源码克隆到本地，README 使用官方 GitHub 地址。
```
git clone https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen.git
```
3进入项目目录

切换到克隆下来的 OmniGen 目录，后续安装和运行都在该目录进行。
```
cd OmniGen
```
4安装 OmniGen

以可编辑模式安装本仓库自身（-e 表示 editable），README 的 Quick Start 给出的安装命令。
```
pip install -e .
```
5加载模型推理

按 README 示例导入 OmniGenPipeline 并从 HuggingFace 加载 Shitao/OmniGen-v1 权重，首次运行会自动下载模型。
```
from OmniGen import OmniGenPipeline
pipe = OmniGenPipeline.from_pretrained("Shitao/OmniGen-v1")
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`pretrained_model_name_or_path`	是	from_pretrained 加载的模型标识，README 示例为 Shitao/OmniGen-v1	`Shitao/OmniGen-v1`

如何确认成功

pip install -e . 无报错，且 Python 中成功导入 OmniGenPipeline 并加载 Shitao/OmniGen-v1 权重。

常见问题

Q：显存/内存需要多大？

A：README 未直接列出数值，只指向 docs/inference.md 的 requiremented-resources 章节，并说明新推理代码已优化显存占用与耗时，请查阅该文档。

Q：没有 GPU 能本地跑吗？

A：README 提供在线入口：HuggingFace Space（Shitao/OmniGen）和 Replicate 演示与 API（chenxwh/omnigen），可直接在线体验。

Q：能在 Diffusers 里使用吗？

A：可以。README News 说明自 2025-02-12 起 OmniGen 已可配合 HuggingFace Diffusers 使用，见官方 Diffusers 文档。

Q：模型权重下载失败怎么办？

A：README 只给出 HuggingFace 仓库 Shitao/OmniGen-v1，若网络受限需自行配置可访问 HuggingFace 的网络环境或镜像。

注意事项

README 未提供 Docker 镜像，请勿直接使用 docker run 方式部署。
README 提示关注 OmniGen2（https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen2）这一新版本。
安装 PyTorch 时务必把 cu118 等版本号与本机 CUDA 驱动匹配，否则可能无法使用 GPU。
README 同时开源了 X2I 数据集，可用于训练/微调（见 Finetune 章节）。

核心亮点

统一架构，无需为每个任务单独部署模型，简化使用流程
支持多模态输入（文本+多图），实现零样本编辑和角色一致性
研究论文公开，技术细节透明，便于学术参考和二次开发

不足之处

文档/社区待观察
训练代码未完整开源，复现门槛较高

适用场景

创意设计：快速生成概念图或编辑现有图片
内容创作：制作角色一致性的插画或漫画
多图融合：将多张图片元素合成新图像

替代项目

Stable Diffusion、FLUX.1、DALL·E 3

项目介绍

OmniGen 是图像领域的开源项目，由 VectorSpaceLab 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,343）位列前 10%，在图像分类的 837 个项目里位列前 6%。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-18。MIT许可证，免费使用，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：创意设计：快速生成概念图或编辑现有图片。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion、FLUX.1、DALL·E 3。

上一篇：stable-diffusion-webui-colab

下一篇：ImagenHub