UniReal是香港大学和Adobe研究院共同推出的框架，专注于实现多种图像生成和编辑任务。框架基于模拟现实世界动态，能在单一模型中处理包括图像生成、编辑、定制和合成在内的广泛任务。UniReal将不同数量的输入输出图像视作视频帧，用大规模视频数据作为通用监督源，学习一致性和变化性，生成逼真的图像。UniReal在处理阴影、反射、照明效果、物体姿态变化等复杂场景方面展现出卓越的能力，能推广到新的应用领域。
UniReal的主要功能图像生成：根据文本提示生成新的图像内容。图像编辑：支持对现有图像进行编辑，如添加、移除或替换图像中的物体。图像定制：用户能定制图像，符合特定的视觉元素或风格要求。图像合成：将多个图像中的元素组合成一个新的图像。风格转换：框架能改变图像的风格，如将图像转换为水彩画风格。深度估计和图像理解：UniReal能预测图像的深度图，进行图像理解和分析。UniReal的技术原理视频生成框架：基于视频生成模型的设计原则，将图像任务视为“不连续”的视频帧生成问题。全注意力模型：框架用全注意力（full attention）机制建模帧之间的关系，处理输入输出图像。层次化提示：UniReal设计层次化的提示方案，包括基础提示、上下文提示和图像提示，减少训练和推理时的歧义。文本-图像关联：构建嵌入对将视觉标记与相应的文本关联起来，让模型根据文本提示引用特定的图像。数据构建：从视频数据中构建训练数据，用视频帧之间的自然一致性和变化性来支持各种图像生成和编辑任务。通用监督：框架用大规模视频数据作为通用监督源，学习如何在不同图像间保持一致性捕捉视觉变化。UniReal的项目地址项目官网：xavierchen34.github.io/UniRealarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.07774UniReal的应用场景数字内容创作：艺术家和设计师生成或编辑图像，创造新的艺术作品或设计概念图。媒体和娱乐：在电影和游戏制作中，快速原型设计和概念验证，生成逼真的背景和场景。广告和营销：营销人员定制广告图像，快速响应市场变化和客户需求。电子商务：电商平台提供虚拟试穿服务，展示服装在不同模特上的效果。教育和培训：在教育领域，创建逼真的教学材料和模拟场景，增强学习体验。 
