AI模型的潜力被彻底释放？

在阿里巴巴通义实验室的最新研究中，文生图 Diffusion Transformer 模型展现出了惊人的潜力，能够生成多张具有特定关系的高质量图像。这一发现犹如一颗重磅炸弹，打破了传统 Diffusion 模型的局限性，仿佛让一位“死记硬背”的学生摇身一变为“触类旁通”的学霸！

研究人员发现，这些模型本身已经具备一定的“上下文学习”能力，只需通过简单的技巧进行激活。他们巧妙地设计了一套流程，将多张图片拼接成一张大图，而不是将抽象的 token 拼接在一起。这样的处理方式，直接在 Diffusion 模型中实现图像的关联理解，提升了生成图像的质量和一致性。

比如，通过合并多张图片的文字描述，模型能够理解每张图之间的细微联系。这一过程不仅节省了计算资源，还保留了模型原有的知识和上下文学习能力。最终，经过 IC-LoRA 微调的模型，展现出令人惊叹的生成效果，即使偶尔存在小瑕疵，也足以让人惊喜。

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