行业技术变革趋势 - 图像编辑与生成模型进入集中爆发期，对传统专业创意软件（如Photoshop）的市场地位构成显著冲击 [1] - 谷歌Nano Banana、字节Seedream4.0、阿里Qwen-Image-Edit-2509等模型引领多模态生图技术升级，涌现OOTD穿搭、文字渲染、生成电影分镜等新能力与玩法 [1] - 技术路线转向多模态指令融合，将语言理解、视觉识别与生成控制结合以实现更自然的创作体验，但语言指令描述不清、处理抽象概念乏力等局限仍存 [1] DreamOmni2技术突破与性能表现 - 港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，基于FLUX-Kontext训练，保留指令编辑与文生图能力，并拓展多参考图生成编辑能力 [2] - 在具体物体和抽象概念的编辑与生成任务中，DreamOmni2表现显著优于当前SOTA开源模型，部分方面甚至超越谷歌Nano Banana [2] - 实测显示DreamOmni2在换背景、风格迁移、物体替换等任务中效果精准，毛发细节保留完好，色彩氛围表现力强，生成时间短 [17][21][26][35][38] - 与主流模型对比中，GPT-4o生成结果AI痕迹明显且人物姿态失真，Nano Banana衣物颜色形态易变，DreamOmni2在细节保留与自然度上综合领先 [27][29][42] - 定量数据显示DreamOmni2在具体物体编辑任务中Human评分达0.6098，抽象属性任务中达0.6829，均高于GPT-4o和Nano Banana [44][45] 技术创新与架构优化 - 采用三阶段式数据构建范式：特征混合方案生成高质量数据对、多模态编辑数据构建、多模态生成数据整合，突破以往数据桎梏 [48][50][53] - 框架设计引入多参考图索引编码优化，通过索引编码与位置编码偏移解决像素混淆问题，提升多图像输入的区分精度 [55][56] - 训练策略上提出VLM与生成模型联合训练机制，结合LoRA模块分别优化编辑与生成功能，使模型能理解复杂用户指令并标准化输出 [56] 社区影响与行业意义 - DreamOmni2开源两周内GitHub获1.6k Star量，被海外创作者称为“King Bomb”，Youtube涌现大量使用分享视频 [6][10] - 该模型推动多模态生图能力进入深水区，为创作者提供语义理解更全面、创意延展性更强的智能引擎 [11] - 贾佳亚团队通过DreamOmni2及Mini-Gemini、ControlNeXt等系列开源工作，构建覆盖感知、理解与生成的全链路多模态技术栈，增强行业影响力 [59][60]