最近，AI圖像生成與編輯領域迎來了一次重要突破。一款名為DreamOmni2的新模型開源發布，迅速引發海外創作者社區的廣泛關注和討論。這款由香港科技大學賈佳亞教授團隊研發的模型，被認為有望將多模態圖像編輯與生成技術推向新的高度。

隨著谷歌Nano Banana、字節Seedream4.0和阿里Qwen-Image-Edit-2509等模型的出現，圖像編輯領域進入了一個新的發展階段。這些模型不僅支持OOTD穿搭生成、文字渲染和電影分鏡制作，還讓創作者無需掌握復雜的修圖技巧，就能實現更具創意和產品價值的圖像生成。

然而，現有模型在實際應用中仍存在一些局限。例如，語言指令有時無法準確描述需求，需要結合參考圖像和額外說明；在處理抽象概念如發型、妝容、紋理等時，表現往往不盡如人意。這些問題促使研究人員探索更優的技術解決方案。

DreamOmni2的推出正是為了解決這些痛點。該模型基于FLUX-Kontext架構訓練，不僅保留了原有的指令編輯和文生圖能力，還創新性地增加了多參考圖生成編輯功能，為創作者提供了更高的靈活性和創意空間。據團隊介紹，無論是具體物體還是抽象概念的編輯與生成，DreamOmni2的表現都顯著優于當前最先進的開源模型，甚至在某些方面超越了Nano Banana。

在實際測試中，DreamOmni2展現了強大的能力。當要求將一張熊貓圖片的背景替換為另一張圖片時，模型迅速生成了符合要求的證件照，毛發細節處理得當，效果堪比專業修圖。更復雜的是風格遷移任務，模型能準確捕捉參考圖的色調和氛圍，并將其自然融入原圖。

與GPT-4o和Nano Banana等主流模型的對比測試顯示，DreamOmni2在處理復雜指令時表現更為出色。例如，在將一張圖片中的夾克替換為另一張圖片中的衣服時，DreamOmni2不僅準確完成了替換，還自然保留了人物特征，只有衣領部分略有出入。相比之下，GPT-4o生成的結果顯得不自然，人物比例失調；Nano Banana雖然整體效果不錯，但衣物顏色和形態發生了變化，logo也消失了。

DreamOmni2的另一大亮點是其多模態生成能力。在測試中，模型成功將一張圖片中的徽標印在另一張圖片的物體上，并自然放置在桌面上，光影效果處理得當。更令人印象深刻的是，根據手繪草圖生成相同姿態圖片的任務中，DreamOmni2能準確捕捉草圖中的姿態信息，將其轉化為自然的人物動作。

這些優異表現的背后，是賈佳亞團隊在數據構建、框架設計和訓練策略上的創新。團隊提出了三階段式數據構建范式，通過特征混合、真實數據與模型自生數據的結合，解決了多模態訓練中抽象概念稀缺和缺乏參考圖像條件的問題。同時，團隊對模型框架進行了針對性修改，添加索引編碼到位置通道，有效緩解了復制粘貼和像素混淆現象。

在訓練優化方面，團隊提出了VLM和生成模型聯合訓練的機制，使模型能更好地理解復雜用戶指令。通過LoRA方法分別訓練編輯與生成模塊，實現了編輯與生成功能的無縫融合。這些技術創新使DreamOmni2在多模態指令編輯與生成任務中達到了新的水平。

開源兩周以來，DreamOmni2在GitHub上已獲得1.6k的Star量，受到開源社區的廣泛認可。YouTube上也出現了大量介紹和使用經驗分享的視頻，有創作者稱贊其為"King Bomb"，特別肯定了其在抽象概念理解方面的能力。