In-Context LoRA实现高效多任务图像生成，开启视觉创作新篇章

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01 引言 近期通义实验室提出了一种基于现有文本到图像模型（如FLUX.1-dev）的任务无关性框架，称为In-Context LoRA，用于实现高质量的多任务图像生成。该方法通过利用模型的内在上下文学习能力，无需对模型架构进行修改，仅需调整少量的训练数据，就能使模型适应不同的图像生成任务，有效地简化了模型的训练过程，并且减少了对大量标注数据的需求，同时保持了高生成质量。实验结果显示，In-Context LoRA在多个实际应用场景下，如故事板生成、字体设计、家居装饰等，能够产生连贯一致且高度符合提示的图像集合。 此外，该框架还支持条件图像生成，进一步扩大了其应用范围。本文通过对不同任务的实验验证，证明了In-Context LoRA作为一种通用的图像生成工具的潜力，为未来无需特定架构修改即可适应新任务的模型开发提供了新的思路。 模型链接 ………………………………