Omost 增强图像创建

1. 什么是Omost？

Omost，”Your image is almost there!”的缩写，是一个创新项目，将大型语言模型（LLM）的编码能力转换为图像生成，更准确地说，是图像合成能力。”Omost”这个名字有双重含义：它意味着每次使用Omost时，您的图像几乎完成，同时也表示”omni”（多模式）和”most”（最大化利用）。

Omost提供预训练的LLM模型，这些模型生成代码来使用Omost的虚拟画布代理合成图像视觉内容。然后，这个画布可以通过特定的图像生成器实现来创建最终图像。Omost旨在简化和增强图像生成过程，使其对AI艺术家来说既易于访问又高效。

2. Omost的工作原理

2.1. 画布和描述

Omost使用一个虚拟画布来描述和定位图像元素。画布分为9×9=81个位置，允许精确放置元素。这些位置进一步细化为边界框，为每个元素提供729个不同的可能位置。这种结构化的方法确保了元素的准确和一致放置。

2.2. 深度和颜色

画布上的元素分配一个distance_to_viewer参数，这有助于将它们排序为从背景到前景的层次。这个参数作为相对深度指示器，确保较近的元素出现在较远元素的前面。此外，HTML_web_color_name参数提供初步渲染的粗略颜色表示，可以使用扩散模型进行细化。这种初始颜色有助于在微调之前可视化组成。

2.3. 提示工程

Omost使用子提示，这些是元素的简短独立描述，以生成详细和连贯的图像组成。每个子提示少于75个标记，并独立描述一个元素。这些子提示合并成完整的提示供LLM处理，确保生成的图像准确且语义丰富。这种方法确保文本编码高效并避免语义截断错误。

2.4. 区域提示器

Omost实现了高级注意力操控技术来处理区域提示，确保图像的每个部分根据给定描述准确生成。通过操控注意力分数，确保在遮罩区域内的激活受到鼓励，而外部的受到抑制。这种精确的注意力控制导致高质量的区域特定图像生成。

3. ComfyUI Omost节点的详细解释

3.1. Omost LLM加载节点

Omost LLM加载节点的输入参数

• llm_name: 要加载的预训练LLM模型的名称。可用选项包括：
  • lllyasviel/omost-phi-3-mini-128k-8bits
  • lllyasviel/omost-llama-3-8b-4bits
  • lllyasviel/omost-dolphin-2.9-llama3-8b-4bits

此参数指定要加载的模型，每个模型提供不同的功能和优化。

Omost LLM加载节点的输出参数

• OMOST_LLM: 加载的LLM模型。

此输出提供加载的LLM，准备生成图像描述和组成。

3.2. Omost LLM聊天节点

Omost LLM聊天节点的输入参数

• llm: 由OmostLLMLoader加载的LLM模型。
• text: 生成图像的文本提示。这是描述您想生成的场景或元素的主要输入。
• max_new_tokens: 生成的新标记的最大数量。这控制生成文本的长度，较高的数字允许更详细的描述。
• top_p: 控制生成输出的多样性。接近1.0的值包括更多多样化的可能性，而较低的值则专注于最可能的结果。
• temperature: 控制生成输出的随机性。较高的值导致更随机的输出，而较低的值使输出更确定。
• conversation（可选）: 先前的对话上下文。这允许模型从先前的互动中继续，保持上下文和连贯性。

Omost LLM聊天节点的输出参数

• OMOST_CONVERSATION: 对话历史，包括新响应。这有助于跟踪对话并在多次互动中保持上下文。
• OMOST_CANVAS_CONDITIONING: 用于渲染的生成画布调节参数。这些参数定义元素在画布上的放置和描述方式。

3.3. Omost渲染画布调节节点

Omost渲染画布调节节点的输入参数

• canvas_conds: 画布调节参数。这些参数包括元素在画布上的详细描述和位置。

Omost渲染画布调节节点的输出参数

• IMAGE: 基于画布调节的渲染图像。此输出是描述场景的视觉表示，基于调节参数生成。

3.4. Omost布局调节节点

Omost布局调节节点的输入参数

• canvas_conds: 画布调节参数。
• clip: 用于文本编码的CLIP模型。此模型将文本描述编码为可用于图像生成器的向量。
• global_strength: 全局调节的强度。这控制整体描述对图像的影响程度。
• region_strength: 区域调节的强度。这控制特定区域描述对其各自区域的影响程度。
• overlap_method: 处理重叠区域的方法（例如，overlay，average）。这定义了如何在图像中混合重叠区域。
• positive（可选）: 额外的正面调节。这可以包括额外的提示或条件，以增强图像的特定方面。

Omost布局调节节点的输出参数

• CONDITIONING: 图像生成的调节参数。这些参数指导图像生成过程，确保输出与描述场景匹配。
• MASK: 用于调节的遮罩。这有助于调试并将额外的条件应用于特定区域。

3.5. Omost加载画布调节节点

Omost加载画布调节节点的输入参数

• json_str: 表示画布调节参数的JSON字符串。这允许从JSON文件加载预定义的条件。

Omost加载画布调节节点的输出参数

• OMOST_CANVAS_CONDITIONING: 加载的画布调节参数。这些参数初始化画布，带有特定条件，准备生成图像。