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In-Context LoRA是由阿里巴巴通义实验室开发的一种基于扩散变换器（DiTs）的图像生成框架。它利用现有文本到图像模型的上下文学习能力，通过微调少量数据实现多样化图像生成任务。这种方法无需修改原始模型结构，减少了对大规模标注数据的依赖，同时保持了高质量的生成效果。In-Context LoRA在多个实际应用中表现优异，能够生成连贯且符合提示要求的图像集，并支持条件图像生成。