Stable Diffusion模型在视觉上下文学习中表现出色
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内容提要
大型语言模型在自然语言处理中的上下文学习表现优异。本文展示了如何无须额外微调，利用现成的Stable Diffusion模型进行视觉上下文学习（V-ICL），并适应六种任务，显著提升性能。
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关键要点
- 大型语言模型在自然语言处理中的上下文学习表现优异。
- 本文展示了如何利用现成的Stable Diffusion模型进行视觉上下文学习（V-ICL）。
- 该方法无需额外微调，能够适应六种任务。
- 六种任务包括前景分割、单对象检测、语义分割、关键点检测、边缘检测和上色。
- 在Pascal-5i数据集上，前景分割任务的平均交并比（mIoU）提高了8.9%。
- 该方法通过集成多个提示有效推断任务，进一步提升性能。
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