Uma equipe de pesquisa da University of Southern California e da Harvard University colaborou para desenvolver um novo modelo de geração de imagens chamado DreamDistribution. O modelo aprende por meio de dicas a gerar imagens altamente diversas e personalizadas com apenas algumas imagens de referência e demonstra excelente desempenho nas áreas de imagens geradas por texto e modelagem 3D. Seus excelentes resultados na avaliação indicam seu enorme potencial de aplicação em uma ampla gama de tarefas de geração, trazendo novos avanços na tecnologia de geração de imagens.
A equipe de pesquisa da Universidade do Sul da Califórnia e da Universidade de Harvard lançou conjuntamente o modelo de geração DreamDistribution, que permite a geração de imagens altamente diversificadas e personalizadas, solicitando e aprendendo um número muito pequeno de imagens de referência. Este método não é adequado apenas para imagens de geração de texto, mas também tem um bom desempenho na área de geração 3D. DreamDistribution alcança excelentes resultados em avaliações, mostrando seu potencial para utilização em uma ampla gama de tarefas de geração.
O surgimento do modelo DreamDistribution marca um novo patamar na tecnologia de geração de imagens. Seus avanços na geração de imagens diversificada e personalizada oferecem possibilidades ilimitadas para futuras aplicações de geração de imagens.