数据合成与模型训练的技术创新
UNO的数据处理系统包含两大核心技术：首先是基于扩散模型的智能数据增强流程，能够从单张参考图像自动生成多视角、多场景的训练样本；其次是引入了主体感知（subject-aware）的数据采样策略，确保多主体场景中每个实体的特征都能被均衡学习。
在训练策略上，团队采用三阶段优化方案：先基于大规模通用数据预训练，再用合成数据微调，最后采用对抗训练提升细节质量。这种方案使得模型仅需1-4张参考图像就能达到85%以上的特征保持率。项目开源的训练代码支持自定义数据集的finetune，研究人员可通过修改configs/training.yaml配置文件快速启动新任务。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " UNO的数据处理流程解决了定制化图像的训练数据难题
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