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统一性：OmniGen 天然地支持各种图像生成任务，例如文生图、图像编辑、主题驱动生成和视觉条件生成等。此外，OmniGen 可以处理经典的计算机视觉任务，将其转换为图像生成任务。简单性：OmniGen 的架构高度简化。此外，与现有模型相比，它更加用户友好，可以通过指令完成复杂的任务，而不需要冗长的处理步骤和额外的模块 (如 ControlNet 或 IP-Adapter)，从而大大简化了工作流程。知识迁移：受益于统一格式的学习，OmniGen 有效地跨不同任务迁移知识，应对未见过的任务和领域，并展示新颖的功能。我们还探讨了模型的推理能力和思维链机制的在图像生成领域的潜在应用。

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18岁考入麻省理工学院，只花3年时间就完成了4年的学业，成为了MIT最年轻金融硕士，没有天赋异禀，只是超努力，经常在图书馆做功课到凌晨三四点，社交账号基本都是图书馆 学习的动态。

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