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¥ 2.0
正常，深度，反照率和阴影的三个三链接[3]。我们的方法是一种低级适应性（LORA）技术，有效地在不同的模型类型上有效地提取这些内在的，具有最小的计算开销和数据要求。详细的结果和一个夏天在选项卡中介绍。1，并在第二节进一步阐述。4。我们的实验表明，生成模型中的内在知识不是偶然的，而是大规模学习的副产品以模仿图像数据。总而言之，我们的工作扩大了对一般图像模型中对视觉知识的理解，我们的贡献是：•广泛的适用性：我们验证了I-L O Ra提取场景内在的（正常，深度，反击和阴影）的能力，跨越了广泛的生成模型，突显了其对各种建筑的适应性。•有效而精益的知识提取方法：I-L O RA高效，需要增加参数（稳定扩散的0.17％）和最小的训练数据，只有250张图像。•从学习的先验中的见解：通过控制实验，我们说明了学先的先验的关键作用，这表明提取的内在质量与生成模型的视觉质量相关。•内在的竞争质量：我们的方法具有数百至数千个标记的图像，与领先的监督技术相比，与数百万个标记图像相比，具有固有的图像或什至更好。
内在的洛拉：发现的通才方法...
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