CSS站长资源（ChinaZ.com）2月27日 消息:微软的微软无需最新研究成果在图像生成领域引起了广泛关注。他们提出了一种全新的研究文本至图像生成方法，这种方法采用了多重低秩适应（Low-Rank Adaptations，训练 LoRAs）技术，融合能够创造出高度个性化且细节丰富的且保图像。

该项目的留效特色在于其免训练方法。LoRA开关和LoRA组合支持动态精确地整合多个LoRA，微软无需无需进行微调。研究这种方法不同于那些融合LoRA权重的训练做法，而是融合专注于解码过程，并保持所有LoRA权重不变。且保这种创新的留效方法使得在生成复杂图像组合的场景中，该方法的微软无需性能显著优于现有的LoRA合并技术。

项目地址:https://maszhongming.github.io/Multi-LoRA-Composition/

此外，研究微软还推出了一个全新的训练综合性测试平台——ComposLoRA。该平台包含480套组合和22个在六大类别中预训练好的LoRA，专为评估基于LoRA的可组合图像生成任务而设计，支持定量评估。

微软还提出了采用GPT-4V作为评估工具，用以判定组合效果及图像质量。该评估工具已证实在与人类评价的相关性上有更好的表现。无论是自动化还是人类评价，微软的方法都显著优于现有的LoRA合并技术。

微软对每种方法在不同场景下的优势进行了深入的分析，并探讨了采用GPT-4V作为评估工具可能存在的偏差。这种详尽的分析为图像生成领域的研究提供了重要的参考。

总的来说，微软的这项研究成果在图像生成领域具有重要意义。他们的免训练方法、全新的测试平台以及基于GPT-4V的评估工具，都为图像生成技术的发展提供了新的思路和工具。

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