Omost 是一个将 LLM 的编码能力转换为图像生成（或更准确地说，图像合成）能力的项目。
Omost （读音：almost）这个名字有两个含义：1）每次使用Omost后，你的形象就差不多了； 2) O 表示“全向”（多模式）， most 表示我们希望充分利用它。
Omost 提供了 LLMs 模型，这些模型将使用 Omost 的虚拟 Canvas 代理编写代码来组成图像视觉内容。这个 Canvas 可以通过图像生成器的特定实现来渲染以实际生成图像。
目前，我们提供了 3 个基于 Llama3 和 Phi3 变体的预训练 LLM 模型（另请参阅本页末尾的模型注释）。
所有模型均使用以下混合数据进行训练：(1) 包括开放图像在内的多个数据集的真实注释，(2) 通过自动注释图像提取数据，(3) 来自 DPO（直接偏好优化）的强化，“代码是否可以是否由 python 3.10 编译”作为直接偏好），以及 (4) 来自 OpenAI GPT4o 多模式功能的少量调优数据。
Get Started 开始使用：
HuggingFace 空间在线体验：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/Omost
本地部署文件夸克网盘下载：https://pan.quark.cn/s/67fe7c54801a
AIGC专区：
https://heehel.com/category/aigc
或者，您可以使用以下部署（需要 8GB Nvidia VRAM）：
git clone https://github.com/lllyasviel/Omost.git cd Omost conda create -n omost python=3.10 conda activate omost pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install -r requirements.txt python gradio_app.py
（请注意，Quant LLM 需要 bitsandbytes - 某些 9XX 或 10XX 或 20XX GPU 可能在运行时遇到问题。如果发生这种情况，只需使用我们的官方 Huggingface 空间。）
Screenshots 截图
（全部带有随机种子12345）
a ragged man wearing a tattered jacket in the nineteenth century：
十九世纪一个穿着破烂夹克的衣衫褴褛的男人：
the greatest escape after the apocalypse, the hope of all humanity：
末世后最大的逃亡，全人类的希望：
