字节跳动 发布 UMO数据集 数据集, 应用在 多身份生成、扩散模型 领域

字节跳动 本次发布的数据集 UMO数据集, UMO数据集是字节跳动智能创作实验室UXO团队开发的，旨在支持多身份保持的可定制数据集，包含合成和真实部分的多参考图像。数据集通过从长视频中检索每个身份的帧来构建，并使用严格的相似性过滤来确保身份的准确性。该数据集支持UMO框架的有效训练，UMO框架通过多对多匹配范式，将多身份生成重新定义为全局分配优化问题，并通过强化学习在扩散模型上进行，以最大程度地提高身份一致性并减少身份混淆。

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