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T-DIG 提出按轴生图方法提升文生图多样性
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AI 综述
2026 年 10 月 28 日，AGI Hunt 报道 T-DIG 团队针对文生图模型在多次调用中生成的图片过于相似、不同结果不够丰富这一问题提出新方法。该团队指出，文生图模型为了让单独一张图片与提示词高度对齐，牺牲了批量生成时的多样性；此前只在 embedding 空间把图片彼此推开的做法治标不治本。报道以万圣节服装创意为例：采用 i.i.d. 采样生成 8 次，可能有 4 至 8 张都是同一个女巫；T-DIG 则能按用户指定的变化轴生成不同结果。报道未披露该方法的具体实现细节与量化评测数据。
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最新进展10月28日 05:21
T-DIG 团队公开按用户指定变化轴生图的思路，称可避免批量生成图片高度雷同。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI Hunt文生图越生成越像？T-DIG 拆解对齐与多样性取舍并按轴生图
T-DIG 团队指出，文生图模型为单图与提示词的高对齐而牺牲批量生成多样性，此前只在 embedding 空间把图片推开的做法治标不治本。万圣节服装创意演示中，i.i.d. 采样 8 次可能有 4-8 张都是同一个女巫，T-DIG 则能按用户指定的变化轴生成不同结果。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。