人工智能图像编辑与生成领域迎来重要进展，由字节跳动携手香港中文大学、香港科技大学及香港大学共同研发的DreamOmni2系统正式对外开源。这一成果标志着多模态图像处理技术迈入新阶段，为智能创作领域注入创新活力。
该系统的核心突破在于实现了文本与图像指令的深度融合。传统模型在处理抽象概念时往往存在理解偏差，而DreamOmni2通过创新的多模态理解机制，能够同时解析文字描述与参考图像中的关键信息。这种交互方式使AI更接近人类合作伙伴的沟通模式，用户无需调整表述方式即可获得精准的编辑结果。
研发团队构建了独特的三阶段训练体系。首阶段通过特征提取模型解析图像中的显性元素与隐性属性，为后续处理奠定基础；第二阶段利用提取结果生成包含原始图像、操作指令、参考样本及目标效果的完整训练集；最终阶段通过数据增强技术扩展参考图像库，形成覆盖多元场景的标准化数据集。这种分层训练模式有效解决了多模态数据稀缺的难题。
在技术架构层面，系统创新性地引入索引编码与动态位置偏移机制。该设计使模型能够精准定位多张输入图像的空间关系，配合视觉语言模型（VLM）的语义解析能力，形成从指令理解到图像生成的完整闭环。实验数据显示，这种架构使系统对复杂指令的响应准确率提升40%以上。
性能测试表明，DreamOmni2在多模态编辑任务中展现出显著优势。对比主流开源模型，其指令遵循准确度提高28%，生成结果的一致性提升35%，特别是在风格迁移、材质替换等高阶操作中，能有效避免传统模型常见的细节失真问题。与商业解决方案相比，该系统在保持相近性能的同时，完全开源的特性为学术研究提供了重要基准。
此次开源不仅包含核心代码与预训练模型，还同步发布了完整的训练框架与评估工具包。研究者可基于该平台开展模型优化、数据集扩展等二次开发，推动多模态生成技术的标准化进程。行业观察人士指出，这种开放共享模式将加速AI创作工具的普及，为影视制作、数字艺术等领域带来新的发展机遇。
