In-Context LoRA:给图像生成模型增加“情节记忆力”和“角色一致性”的能力

In-Context LoRA是一种新方法,用于对文本到图像的生成模型(如扩散变换器,DiTs)进行微调,使其能够生成具有自定义关系的图像集,适用于多种任务。

也就是用于提升文本到图像生成模型的上下文生成能力。它通过小规模数据集的调优,实现图像生成中一致性和连贯性的提升。

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