阿里巴巴通義實驗室的研究為文生圖模型的圖像生成能力帶來了突破性進展。他們發現，現有的Diffusion Transformer模型只需少量引導，即可生成具有特定關係的多圖集，這一成果顛覆了傳統Diffusion模型需要海量數據訓練才能生成高質量圖像的認知。這項研究的核心在於IC-LoRA技術，它有效地激活了模型的“上下文學習”能力，使得模型能夠理解圖像間的關聯，並生成具有邏輯一致性的圖像序列。這項技術不僅提高了圖像生成的效率和質量，也降低了模型訓練的成本，為AI圖像生成領域帶來了革命性的變革。
傳統的Diffusion模型如同死記硬背的學生，而IC-LoRA賦予了它觸類旁通的能力。研究人員通過巧妙地將多張圖片拼接成一張大圖，並合併文字描述成一個長prompt，使模型能夠同時處理多張圖片的信息，理解圖片之間的關係。同時，通過少量高質量圖片集進行微調，保留了模型原有的知識和上下文學習能力。文章中列舉了多個實驗案例，生動地展示了IC-LoRA在不同場景下的應用效果，例如生成漫畫風格圖像、根據已有圖片生成不同表情或場景的圖片等。 IC-LoRA的出現，降低了AI模型的訓練成本，讓更多人能夠參與到AI創作中來，未來有望成為每個人觸手可及的創作工具，讓每個人都能成為藝術家。項目地址：https://ali-vilab.github.io/In-Context-LoRA-Page/
IC-LoRA技術的突破性進展，為AI圖像生成領域帶來了新的可能性，其高效、低成本的特點，將極大地推動AI創作的普及和發展。未來，隨著技術的不斷成熟和完善，我們可以期待更多基於IC-LoRA的創新應用，以及AI在藝術創作領域更加廣泛的應用。