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RealGeneral: Achieving Unified Visual Generation through Video Models
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内容提要
本研究提出RealGeneral框架，将图像生成视为条件帧预测任务，减少模态干扰，显著提升生成主题相似性和图像质量。
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关键要点
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本研究提出RealGeneral框架，旨在统一多样化的图像生成任务。
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RealGeneral将图像生成重新定义为条件帧预测任务。
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引入统一的条件嵌入模块和统一流DiT块，以减少模态间干扰。
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实验结果显示RealGeneral在多个视觉生成任务中表现出色。
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RealGeneral显著提高了生成的主题相似性和图像质量。
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