商汤等机构提出 MT Forcing 多轮图像编辑方法

商汤研究院、香港科技大学 MMLab、斯坦福大学和清华大学智能产业研究院的研究者联合提出 MT Forcing，旨在解决基于自回归扩散模型的多轮图像编辑中画质逐轮退化、编辑内容漂移的问题。该方法结合 Single-Turn DMD 与 Teacher-Forcing Guidance，通过学生模型自主展开和参考轨迹监督，改善连续编辑的稳定性。 研究者在 SenseNova-U1 和 SenseNova-U1.5 上验证了该方法，结果显示画质稳定性、跨轮内容一致性和指令遵循能力均得到改善。</escape>

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。