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原標題：比Flux更強大的文生圖模型來了！秘訣是“集百家之長”
關鍵字：模型,研究人員,圖像,方面,框架
文章來源：量子位
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內容摘要：

IterComp團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI打造更強大文生圖模型新思路有——
面對Flux、stable diffusion、Omost等爆火模型，有人開始主打“集各家所長”。
具體來說，清北、牛津、普林斯頓等機構的研究者提出了?個全新文生圖框架IterComp。
它能提取不同模型在各自領域的優勢，同時不引入額外的復雜指令或增加計算開銷。
論文一經發布，即在?（前）獲得AI論文領域大V轉發，吸引大量關注。
那么，研究人員具體是如何實現的呢？
全新文生圖框架：IterComp?2022年以來，基于diffusion的文生圖模型取得了快速發展，尤其在復雜組合生成（complex/compositional generation）任務上取得了顯著進展。
例如，今年8月發布的Flux展現出了十分震撼的復雜場景生成能力與美學質量；
RPG通過MLLM的輔助，將復雜的組合生成任務分解為簡單子任務；
InstanceDiffusion通過布局控制（layoutbased），實現了與布局分布高度一致的精確圖像生成。
然而，這些模型的優勢僅限于某些特定的組合生成任務，且存在諸多局限。

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