来自 Meta 和多所美国高校的研究者提出了一种新的自回归模型 InstaManip，用于解决基于文字和图片样例的 few-shot 图像编辑问题。该模型通过引入分组自注意力机制和关系正则化，在多种评测指标上超越了现有方法，显著提升了模型的泛化能力。
InstaManip 通过将 few-shot 图像编辑分解为学习和应用两个阶段，利用分组自注意力机制从文字和图片样例中学习图像变换的特征，并通过关系正则化排除无关噪声，从而在复杂场景下仍能生成高质量的编辑图像。
来自 Meta 和多所美国高校的研究者提出了一种新的自回归模型 InstaManip，用于解决基于文字和图片样例的 few-shot 图像编辑问题。该模型通过引入分组自注意力机制和关系正则化，在多种评测指标上超越了现有方法，显著提升了模型的泛化能力。
InstaManip 通过将 few-shot 图像编辑分解为学习和应用两个阶段，利用分组自注意力机制从文字和图片样例中学习图像变换的特征，并通过关系正则化排除无关噪声，从而在复杂场景下仍能生成高质量的编辑图像。
