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稳定的扩散模型秘密地擅长视觉上下文学习

Stable Diffusion Models are Secretly Good at Visual In-Context Learning

自然语言处理 (NLP) 中的大型语言模型 (LLM) 已展现出上下文学习 (ICL) 的巨大潜力——能够利用几组示例提示来适应各种任务,而无需显式更新模型权重。 ICL 最近被探索用于计算机视觉任务,并取得了有希望的早期成果。这些方法涉及专门的培训和/或额外的数据,使过程复杂化并限制其普遍性。在这项工作中,我们展示了现成的稳定扩散模型可以重新用于视觉上下文学习……