Meta联合多所高校开源InstaManip：基于分组自注意力机制实现Few-shot图像编辑新突破

来自Meta与多所美国高校的研究团队提出了一种新的自回归模型InstaManip，用于解决few-shot图像编辑问题。该模型创新性地引入了分组自注意力机制，将图像编辑过程分为学习阶段和应用阶段，从而有效提升了模型性能。此外，研究还提出了关系正则化策略，以减少示例图片噪声的影响。实验结果表明，InstaManip在多种设定下均优于现有方法，特别是在处理超出训练集分布的任务时表现出色。研究表明，通过增加示例图片数量或提高其多样性，模型性能可进一步提升，为未来图像编辑技术的发展提供了新方向。
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