In-Context LoRA：给图像生成模型增加“情节记忆力”和“角色一致性”的能力

In-Context LoRA是一种新方法，用于对文本到图像的生成模型（如扩散变换器，DiTs）进行微调，使其能够生成具有自定义关系的图像集，适用于多种任务。

也就是用于提升文本到图像生成模型的上下文生成能力。它通过小规模数据集的调优，实现图像生成中一致性和连贯性的提升。