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模型类型：全能图像生成和编辑模型
核心技术：长上下文条件单元（LCU）和基于Transformer的扩散模型
应用领域：艺术创作、媒体娱乐、广告营销、教育培训、电子商务
正文
ACE 是什么
ACE（All-round Creator and Editor）是阿里巴巴集团Tongyi Lab推出的基于扩散变换器的全能图像生成和编辑模型。该模型通过引入长上下文条件单元（LCU）和统一条件格式，能够理解和执行自然语言指令，实现广泛的视觉生成任务。
ACE模型支持多模态输入，能够处理包括图像生成、编辑和多轮交互在内的复杂任务，提供一个统一的解决方案，显著提高视觉内容创作的效率和灵活性。
ACE 的主要功能
- 多模态视觉生成：根据文本指令生成图像，支持多种视觉生成任务，如风格转换、对象添加或删除等。
- 图像编辑：对现有图像进行编辑，包括语义编辑、元素编辑（如文本和对象的添加或移除）及重绘（inpainting）。
- 长上下文处理：基于长上下文条件单元（LCU），理解和执行多轮对话中的图像编辑任务，保持对话历史的连贯性。
- 单模型多任务处理：用单一模型后端响应任何图像创建请求，避免视觉代理中使用的繁琐流程，提高效率。
ACE 的技术原理
- 长上下文条件单元（LCU）：引入LCU，一种统一的条件格式，能将历史信息和当前的文本指令结合起来，更好地理解用户的请求并生成期望的图像。
- 基于Transformer的扩散模型：构建基于Transformer的扩散模型，模型用LCU作为输入，联合训练各种生成和编辑任务，提高模型的多任务处理能力。
- 条件标记化（Condition Tokenizing）：模型将文本指令和视觉信息（如图像和掩码）分别编码成序列，并合并处理，实现多模态信息的对齐。
- 图像指示嵌入（Image Indicator Embedding）：为确保文本指令中提到的图像顺序与CU中的图像序列相匹配，用预定义的文本标记指示图像顺序。
- 长上下文注意力块（Long-context Attention Block）：模块基于时间步嵌入（T-Emb）和3D旋转位置编码（RoPE）区分不同的空间和帧级图像嵌入，确保在自注意力和交叉注意力层中，文本嵌入和图像嵌入能逐帧对齐。
资源
- 项目官网：https://ali-vilab.github.io/ace-page
- GitHub 仓库：https://github.com/ali-vilab/ACE/
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.00086
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