会話型画像生成に革命を：マルチターンインタラクションへの新しいアプローチ

この研究は、会話型画像生成に画期的なアプローチを導入し、非マルコフフレームワークでマルチラウンドインタラクションの複雑さに対処しています。データ構築の革新的な戦略と履歴条件付きトレーニングフレームワークは、複数回のターンにわたる画像品質と一貫性の著しい改善を約束します。この進歩は、より自然で直感的なAI搭載のクリエイティブツールにエキサイティングな可能性を開きます。

• •非マルコフ相互作用に焦点を当て、モデルが以前の画像の状態を記憶し、使用できるようにします。
• •マルチラウンドのアイデンティティを維持するために、履歴条件付きトレーニングとトークンレベルのキャッシュを採用しています。
• •高度な技術を通じて、改善された画像再構成とパーソナライズされた編集を実現します。