IPAdapter+再进化，可同时学习多个任务！Unity开源新思路：图像条件结合指令提示

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点击下方 卡片 ，关注“ AI生成未来 ” >>后台回复“GAI”，免费获取AI行业报告和资料！ 作者：Unity         解读：AI生成未来 文章链接：https://arxiv.org/pdf/2408.03209 git链接：https://unity-research.github.io/IP-Adapter-Instruct.github.io/ demo链接：https://huggingface.co/spaces/unity/IP-Adapter-Instruct 亮点直击 提出IPAdapter-Instruct模型：结合自然图像条件与文本指令，灵活切换多种解释方式（如风格迁移、物体提取），简化任务处理。 增强生成控制：改进传统图像条件方法，通过指令提示在同一条件图像下处理多种解释，提高生成控制精度。 高效学习与灵活性：模型能够同时学习多种任务，性能接近专门模型，但显著减少训练时间和成本。 改进训练与推理：通过多种条件解释（如完全复制、风格迁移等），提高了训练和推理效率及质量。 扩散模型不断推动图像生成的技术 ………………………………