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2.0时代用视觉压缩技术革新文档处理132【AI大模型前沿】FIBO首个开源原生支持JSON的文本生成图像模型目录系列篇章前言一、项目概述二、核心功能一文本到图像生成二结构化JSON提示三迭代可控生成四特征解耦控制五灵感模式六企业级合规性七生产级集成三、技术揭秘一架构与训练方式二文本编码器三VAE四VLM引导五结构化监督六数据合规性四、应用场景一专业设计与创意工作流二影视与娱乐三教育与培训四科学研究五医疗与健康五、快速使用一安装依赖二生成模式三精修模式四灵感模式六、结语七、项目地址前言在人工智能领域文本生成图像技术正快速发展但大多数模型在可控性、可预测性和特征解耦方面存在不足。FIBO的出现改变了这一现状它作为首个开源的原生支持JSON的文本生成图像模型为专业工作流提供了强大的支持。一、项目概述FIBO是一个开源的文本生成图像模型专为长结构化描述训练而成。它在超过1亿条结构化JSON描述上训练每条约1000字能够精确、可重复地控制光线、构图、色彩与相机参数。FIBO支持生成、精修和灵感三种模式具备特征解耦能力可单独调整某个属性而不破坏整体场景。其使用100%授权数据确保合规性和法律透明性适合专业工作流。二、核心功能一文本到图像生成FIBO能够根据用户输入的文本描述快速生成高质量的图像。无论是简单的创意构思还是复杂的场景设计FIBO都能精准地将文本中的细节转化为视觉图像为用户提供直观的创作结果。二结构化JSON提示FIBO支持将简短的文本提示扩展为详细的结构化JSON描述。这种结构化描述包含光线、构图、色彩等细节为图像生成提供更丰富的信息确保生成结果更符合用户期望。三迭代可控生成FIBO支持从简短提示生成图像也可基于已有JSON提示进行多轮细化。用户可以通过逐步调整描述逐步完善图像效果实现精准的迭代控制。四特征解耦控制FIBO具备特征解耦能力用户可以单独调整某个属性如相机角度而不会破坏整体场景的协调性。这种能力使得图像生成更加灵活满足专业用户的需求。五灵感模式FIBO可以通过输入图像提取结构化提示生成相关图像激发用户的创意。这种模式适用于从已有的图像中获取灵感生成新的创意图像。六企业级合规性FIBO完全使用授权数据进行训练确保了法律透明性和可重复性。这种合规性使得FIBO适用于企业级应用避免了数据使用中的法律风险。七生产级集成FIBO支持API接口、ComfyUI节点及本地推理方便在不同环境中使用。这种灵活性使得FIBO能够无缝集成到现有的生产环境中提升工作效率。三、技术揭秘一架构与训练方式FIBO基于8B参数的DiT架构采用流匹配训练方式这种架构和训练方式使其在保持较小模型规模的同时能够生成高质量的图像。二文本编码器使用SmolLM3-3B作为文本编码器并搭配创新的DimFusion条件架构能够高效地处理长描述文本为图像生成提供更准确的语义信息。三VAE采用Wan 2.2作为VAE负责图像的编码和解码确保生成图像的细节和质量。四VLM引导通过视觉语言模型VLM将简短文本提示扩展为详细的结构化JSON提示帮助用户更精准地表达生成需求。五结构化监督使用结构化JSON描述进行训练促进特征解耦避免提示词漂移使生成结果更符合用户期望。六数据合规性在超过1亿条授权的长结构化JSON描述上训练确保数据的合法性和合规性。四、应用场景一专业设计与创意工作流在广告、产品设计和平面设计领域FIBO能够根据设计师的文本描述快速生成高质量的图像原型。设计师可以通过迭代调整描述逐步完善图像细节从而大幅缩短创意构思和设计迭代的时间提升工作效率。二影视与娱乐FIBO为影视、游戏和动画制作提供了强大的概念艺术生成能力。创作者可以输入简短的场景描述生成详细的视觉化图像帮助快速将创意转化为可视化的概念设计加速项目开发流程节省时间和成本。三教育与培训在教育领域FIBO可以生成教学图像和虚拟实验场景。教师可以根据教学内容输入描述生成直观的图像或场景帮助学生更好地理解和掌握知识提升教学效果和学习体验。四科学研究FIBO能够将科学数据转化为直观的图像帮助研究人员更好地展示研究成果和进行数据可视化。例如输入科学实验的描述生成对应的图像便于在学术报告和论文中展示。五医疗与健康在医疗领域FIBO可以生成医学示意图和虚拟手术场景。医学生可以通过输入手术步骤描述生成相应的图像辅助学习和培训。此外FIBO还可以用于医学科普帮助患者更好地理解病情和治疗方案。五、快速使用一安装依赖安装Diffusers及相关依赖为使用FIBO做好准备。pipinstallgithttps://github.com/huggingface/diffusers torch torchvision google-genai boltons ujson sentencepiece accelerate transformers二生成模式使用VLM将简短提示扩展为详细结构化提示然后生成图像。importjsonimportosimporttorchfromdiffusersimportBriaFiboPipelinefromdiffusers.modular_pipelinesimportModularPipeline# Load the VLM pipelinetorch.set_grad_enabled(False)assertos.getenv(GOOGLE_API_KEY)isnotNone,GOOGLE_API_KEY environment variable is not setvlm_pipeModularPipeline.from_pretrained(briaai/FIBO-gemini-prompt-to-JSON,trust_remote_codeTrue)# Load the FIBO pipelinepipeBriaFiboPipeline.from_pretrained(briaai/FIBO,torch_dtypetorch.bfloat16,)pipe.to(cuda)# Create a prompt to generate an initial imageoutputvlm_pipe(promptA hyper-detailed, ultra-fluffy owl sitting in the trees at night, looking directly at the camera with wide, adorable, expressive eyes. Its feathers are soft and voluminous, catching the cool moonlight with subtle silver highlights. The owls gaze is curious and full of charm, giving it a whimsical, storybook-like personality.)json_prompt_generateoutput.values[json_prompt]defget_default_negative_prompt(existing_json:dict)-str:negative_promptstyle_mediumexisting_json.get(style_medium,).lower()ifstyle_mediumin[photograph,photography,photo]:negative_prompt{style_medium:digital illustration,artistic_style:non-realistic}returnnegative_prompt negative_promptget_default_negative_prompt(json.loads(json_prompt_generate))# Generate the image from the structured json promptresults_generatepipe(promptjson_prompt_generate,num_inference_steps50,guidance_scale5,negative_promptnegative_prompt)results_generate.images[0].save(image_generate.png)withopen(image_generate_json_prompt.json,w)asf:f.write(json_prompt_generate)三精修模式基于已有的结构化提示和新的指令FIBO可以对图像进行精修。outputvlm_pipe(json_promptjson_prompt_generate,promptmake the owl brown)json_prompt_refine_from_imageoutput.values[json_prompt]negative_promptget_default_negative_prompt(json.loads(json_prompt_refine_from_image))results_refine_from_imagepipe(promptjson_prompt_refine_from_image,num_inference_steps50,guidance_scale5,negative_promptnegative_prompt)results_refine_from_image.images[0].save(image_refine_from_image.png)withopen(image_refine_from_image_json_prompt.json,w)asf:f.write(json_prompt_refine_from_image)四灵感模式从输入图像提取结构化提示生成相关图像激发创意。fromPILimportImage original_astronaut_imageImage.open(path to original astronaut image)outputvlm_pipe(imageoriginal_astronaut_image,prompt)json_prompt_inspireoutput.values[json_prompt]negative_promptget_default_negative_prompt(json.loads(json_prompt_inspire))results_inspirepipe(promptjson_prompt_inspire,num_inference_steps50,guidance_scale5,negative_promptnegative_prompt)results_inspire.images[0].save(image_inspire_no_prompt.png)withopen(image_inspire_json_prompt_no_prompt.json,w)asf:f.write(json_prompt_inspire)六、结语FIBO作为首个开源的原生支持JSON的文本生成图像模型凭借其强大的核心功能、先进的技术架构和广泛的应用场景为文本生成图像领域带来了新的突破。它不仅满足了专业用户对图像生成的高要求还通过企业级的合规性和生产级的集成能力为企业的数字化创作提供了可靠的支持。希望本文能够帮助读者深入了解FIBO的技术细节和使用方法激发更多的创意和应用。七、项目地址GitHub仓库https://github.com/Bria-AI/FIBOHuggingFace模型库https://huggingface.co/briaai/FIBO在线体验Demohttps://huggingface.co/spaces/briaai/FIBO更多专栏系列文章AI大模型提示工程完全指南、AI大模型探索之路零基础入门、AI大模型预训练微调进阶、AI大模型开源精选实践、AI大模型RAG应用探索实践 其他专栏可以查看博客主页作者介绍资深程序老猿从业10年、互联网系统架构师目前专注于AIGC的探索CSDN博客之星|AIGC领域优质创作者专属社群欢迎关注【小兵的AI视界】公众号或扫描下方二维码回复‘入群’ 即刻上车获取邀请链接。领取三大专属福利1️⃣免费赠送AI编程500本2️⃣AI技术教程副业资料1套3️⃣DeepSeek资料教程1套限前500人如果文章内容对您有所触动别忘了点赞、⭐关注收藏加入我们一起携手同行AI的探索之旅开启智能时代的大门