這項(xiàng)由香港科技大學(xué)羅懿泓、中科院大學(xué)薛樹琛、新加坡國(guó)立大學(xué)胡天揚(yáng)以及香港科技大學(xué)（廣州）唐靖教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)在2025年6月24日發(fā)表的最新論文，為人工智能圖像生成領(lǐng)域帶來(lái)了一個(gè)令人驚喜的技術(shù)突破。該研究發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺(tái)（論文編號(hào)：arXiv:2506.19741v1），有興趣深入了解的讀者可以通過(guò)該編號(hào)或訪問(wèn)https://github.com/Luo-Yihong/NCT獲取完整論文和代碼。

在當(dāng)今的AI繪畫世界里，最先進(jìn)的工具就像一位非常挑剔的藝術(shù)家——它們能畫出驚艷的作品，但每次創(chuàng)作都需要反復(fù)修改很多遍才能完成。這種被稱為"擴(kuò)散模型"的技術(shù)，雖然能創(chuàng)造出令人驚嘆的圖像，但有一個(gè)讓人頭疼的問(wèn)題：它們需要進(jìn)行50次甚至更多次的"涂抹-修正"過(guò)程才能完成一幅畫。想象一下，如果你要畫一幅畫，需要畫一筆、擦掉、再畫一筆、再擦掉，重復(fù)50次才能完成，這個(gè)過(guò)程既耗時(shí)又消耗大量計(jì)算資源。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，科學(xué)家們開發(fā)出了"一步生成器"——就像把那個(gè)挑剔的藝術(shù)家訓(xùn)練成一個(gè)能夠一氣呵成完成作品的大師。這些一步生成器已經(jīng)能夠在單次操作中產(chǎn)生高質(zhì)量的圖像，大大提高了效率。然而，當(dāng)人們想要給這些"速成大師"添加新的繪畫技能時(shí)，比如讓它們能夠根據(jù)邊緣線條畫畫，或者按照深度信息創(chuàng)作，就遇到了新的挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)的解決方案就像是要求這位大師重新回到學(xué)院進(jìn)修——需要對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行大規(guī)模的重新訓(xùn)練，這個(gè)過(guò)程不僅成本高昂，而且非常耗時(shí)。更糟糕的是，有時(shí)候還需要重新進(jìn)行整個(gè)"從多步到一步"的訓(xùn)練過(guò)程，這就像是把已經(jīng)熟練的畫家重新送回初學(xué)者階段。

正是在這樣的背景下，香港科技大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)巧妙的解決方案：噪聲一致性訓(xùn)練（Noise Consistency Training，簡(jiǎn)稱NCT）。這種方法就像是給已經(jīng)成熟的畫家配備一個(gè)智能助手，而不需要讓畫家本人重新學(xué)習(xí)基礎(chǔ)技能。

一、化繁為簡(jiǎn)的創(chuàng)新思路：在噪聲空間中找到答案

NCT的核心思想可以用一個(gè)生動(dòng)的比喻來(lái)理解。想象你有一臺(tái)已經(jīng)調(diào)試完美的打印機(jī)，現(xiàn)在你想讓它能夠打印新的顏色。傳統(tǒng)方法是拆掉整臺(tái)打印機(jī)重新組裝，而NCT的方法是只給打印機(jī)加裝一個(gè)新的顏色墨盒適配器。

具體來(lái)說(shuō)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)聰明的策略：與其讓整個(gè)生成器重新學(xué)習(xí)，不如在"噪聲空間"中進(jìn)行訓(xùn)練。噪聲空間可以理解為圖像生成過(guò)程中的"原材料倉(cāng)庫(kù)"——所有的圖像最初都來(lái)自隨機(jī)噪聲，就像所有的雕塑最初都來(lái)自一塊未經(jīng)雕琢的石頭。

NCT的工作原理基于一個(gè)巧妙的觀察：如果你能讓模型在處理"較為混亂的噪聲"和"較為清晰的噪聲"時(shí)保持一致的行為，那么它就能更好地理解新的控制條件。這就像訓(xùn)練一個(gè)廚師，讓他在面對(duì)不同新鮮程度的食材時(shí)，都能做出同樣美味的菜肴。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)"噪聲擴(kuò)散過(guò)程"，將原始的隨機(jī)噪聲逐漸調(diào)整到不同的"混亂程度"。通過(guò)這個(gè)過(guò)程，他們創(chuàng)造了一系列從"完全配對(duì)"到"完全獨(dú)立"的噪聲-條件組合。這個(gè)過(guò)程就像調(diào)節(jié)收音機(jī)的信號(hào)強(qiáng)度，從清晰的信號(hào)逐漸過(guò)渡到充滿雜音的狀態(tài)。

二、雙重保障機(jī)制：噪聲一致性與邊界約束

NCT采用了兩個(gè)相互配合的訓(xùn)練目標(biāo)，就像汽車的油門和剎車系統(tǒng)——一個(gè)負(fù)責(zé)前進(jìn)，一個(gè)負(fù)責(zé)控制方向。

第一個(gè)機(jī)制是"噪聲一致性損失"。這個(gè)機(jī)制的作用是確保模型在面對(duì)不同程度的噪聲時(shí)，能夠產(chǎn)生一致的響應(yīng)。具體來(lái)說(shuō)，研究團(tuán)隊(duì)會(huì)給模型提供同一組噪聲的兩個(gè)版本——一個(gè)"較為混亂"，一個(gè)"較為清晰"，然后要求模型在這兩種情況下的輸出盡可能接近。這就像訓(xùn)練一個(gè)翻譯員，讓他無(wú)論在嘈雜的市場(chǎng)還是安靜的圖書館里，都能準(zhǔn)確翻譯同一段話。

第二個(gè)機(jī)制是"邊界損失"，這是一個(gè)非常重要的約束條件。當(dāng)模型接收到一個(gè)已經(jīng)與某個(gè)條件完全匹配的噪聲時(shí)，它應(yīng)該產(chǎn)生與原始無(wú)條件生成完全相同的結(jié)果。這個(gè)機(jī)制確保了模型不會(huì)"偏離正軌"——就像給汽車裝上護(hù)欄，防止它開到路外面去。

這兩個(gè)機(jī)制的結(jié)合創(chuàng)造了一個(gè)平衡的訓(xùn)練環(huán)境。噪聲一致性損失推動(dòng)模型學(xué)習(xí)新的控制條件，而邊界損失則確保模型的輸出始終保持在高質(zhì)量圖像的范圍內(nèi)。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，如果缺少邊界損失，模型的輸出會(huì)完全崩潰；如果缺少噪聲一致性損失，模型則會(huì)完全忽略新的控制條件。

三、數(shù)學(xué)理論的優(yōu)雅支撐

雖然NCT的直覺(jué)解釋相對(duì)簡(jiǎn)單，但其背后有著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)理論支撐。研究團(tuán)隊(duì)證明了，在滿足特定條件下，NCT的訓(xùn)練目標(biāo)實(shí)際上等價(jià)于最小化不同分布之間的"最大平均差異"（Maximum Mean Discrepancy，MMD）。

這個(gè)理論可以用一個(gè)水流的比喻來(lái)理解。想象你有多個(gè)水庫(kù)，每個(gè)水庫(kù)的水流特征都略有不同。MMD就像是測(cè)量這些水流之間差異的工具。當(dāng)所有水庫(kù)的水流特征完全一致時(shí)，MMD為零。NCT的目標(biāo)就是通過(guò)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，讓所有相鄰時(shí)刻的"水流"（即模型的輸出分布）盡可能相似。

更進(jìn)一步，研究團(tuán)隊(duì)證明了一個(gè)重要的理論結(jié)果：如果模型同時(shí)滿足邊界條件（在特定輸入下產(chǎn)生正確輸出）和一致性條件（相鄰分布完全匹配），那么它就能將獨(dú)立的噪聲-條件配對(duì)正確映射到目標(biāo)的數(shù)據(jù)-條件聯(lián)合分布。這個(gè)理論保證為NCT方法的有效性提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

四、實(shí)際訓(xùn)練中的巧妙算法設(shè)計(jì)

將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)際可執(zhí)行的算法是另一個(gè)挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊(duì)將NCT轉(zhuǎn)化為一個(gè)約束優(yōu)化問(wèn)題：在滿足邊界損失小于某個(gè)閾值的前提下，最小化噪聲一致性損失。

這個(gè)約束優(yōu)化問(wèn)題就像是在限定預(yù)算內(nèi)購(gòu)買最好的商品。直接解決這個(gè)問(wèn)題比較困難，所以研究團(tuán)隊(duì)采用了"原始-對(duì)偶算法"——這是一種在機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化技術(shù)，就像是雇傭一個(gè)聰明的助手來(lái)幫你在預(yù)算約束下做出最優(yōu)選擇。

算法的工作流程相當(dāng)直觀。在每次訓(xùn)練迭代中，系統(tǒng)首先從標(biāo)準(zhǔn)高斯分布中采樣隨機(jī)噪聲，然后通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的生成器產(chǎn)生圖像，接著根據(jù)該圖像提取相應(yīng)的控制條件。隨后，系統(tǒng)使用方差保持?jǐn)U散過(guò)程創(chuàng)建不同時(shí)間步的噪聲版本，計(jì)算噪聲一致性損失和邊界損失，最后更新適配器參數(shù)和拉格朗日乘數(shù)。

這個(gè)過(guò)程的美妙之處在于，它只需要預(yù)訓(xùn)練的一步生成器和控制信號(hào)模型，不需要訪問(wèn)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也不需要重新訓(xùn)練基礎(chǔ)擴(kuò)散模型。整個(gè)過(guò)程就像是給一臺(tái)精密機(jī)器安裝一個(gè)新的配件，而不需要拆解整臺(tái)機(jī)器。

五、令人印象深刻的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)上驗(yàn)證了NCT的有效性，結(jié)果令人印象深刻。他們測(cè)試了四種不同類型的控制條件：Canny邊緣檢測(cè)、HED邊界檢測(cè)、深度圖和低分辨率圖像超分辨率。

在圖像質(zhì)量方面，NCT在幾乎所有任務(wù)上都超越了傳統(tǒng)的ControlNet方法，同時(shí)將生成步數(shù)從50步大幅減少到僅1步。具體來(lái)說(shuō)，在Canny邊緣控制任務(wù)中，NCT的FID分?jǐn)?shù)（衡量圖像質(zhì)量的指標(biāo)，越低越好）為13.67，而傳統(tǒng)ControlNet為14.48。在HED邊界控制中，NCT取得了14.96的FID分?jǐn)?shù)，明顯優(yōu)于ControlNet的19.21。

更令人驚喜的是，NCT在控制精度方面也表現(xiàn)出色。一致性指標(biāo)（衡量生成圖像與控制條件的匹配程度）在所有測(cè)試任務(wù)中都達(dá)到了與傳統(tǒng)方法相當(dāng)或更好的水平。這意味著NCT不僅速度快，而且精度高——就像一個(gè)既快又準(zhǔn)的神射手。

在圖像提示生成任務(wù)中，NCT同樣表現(xiàn)出色。研究團(tuán)隊(duì)使用IP-Adapter架構(gòu)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示NCT在僅需1次前向傳遞的情況下，就能達(dá)到原始IP-Adapter需要100次前向傳遞才能達(dá)到的性能水平。CLIP-I相似度指標(biāo)為0.821（幾乎與IP-Adapter的0.828相當(dāng)），而CLIP-T分?jǐn)?shù)甚至略有提升，達(dá)到0.593。

特別有趣的是，NCT還展現(xiàn)出了優(yōu)秀的模塊化能力。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，為不同任務(wù)訓(xùn)練的適配器可以在測(cè)試時(shí)進(jìn)行組合使用。比如，一個(gè)為圖像提示訓(xùn)練的適配器可以與一個(gè)為結(jié)構(gòu)控制訓(xùn)練的適配器同時(shí)工作，產(chǎn)生既符合圖像內(nèi)容又滿足結(jié)構(gòu)約束的圖像。這種靈活性為實(shí)際應(yīng)用提供了巨大的便利。

六、深入的消融實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證NCT各個(gè)組件的重要性，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了詳細(xì)的消融實(shí)驗(yàn)。這些實(shí)驗(yàn)就像是拆解一臺(tái)精密機(jī)器，逐一測(cè)試每個(gè)部件的作用。

當(dāng)移除噪聲一致性損失時(shí)，模型完全失去了學(xué)習(xí)控制條件的能力。生成的圖像雖然質(zhì)量尚可，但完全忽略了輸入的控制信號(hào)。一致性指標(biāo)從0.110大幅惡化到0.165，清楚地表明了噪聲一致性損失在引導(dǎo)模型理解控制條件方面的關(guān)鍵作用。

當(dāng)移除邊界損失時(shí)，情況變得更加嚴(yán)重。模型的輸出分布完全崩潰，F(xiàn)ID分?jǐn)?shù)從13.67暴漲到216.93，生成的圖像變得模糊不清，完全失去了原有的圖像質(zhì)量。這個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)調(diào)了邊界損失在維持模型輸出質(zhì)量方面的重要性。

原始-對(duì)偶優(yōu)化算法的重要性也得到了驗(yàn)證。當(dāng)使用簡(jiǎn)單的加權(quán)損失替代原始-對(duì)偶方法時(shí)，雖然性能下降相對(duì)較小，但仍然可以觀察到FID分?jǐn)?shù)從13.67上升到14.13，一致性指標(biāo)從0.110惡化到0.117。這表明原始-對(duì)偶算法在平衡兩個(gè)訓(xùn)練目標(biāo)方面確實(shí)發(fā)揮了積極作用。

七、技術(shù)優(yōu)勢(shì)與創(chuàng)新突破

NCT相較于現(xiàn)有方法具有多重顯著優(yōu)勢(shì)。首先是計(jì)算效率的大幅提升。傳統(tǒng)的ControlNet需要50次前向傳遞才能生成一張圖像，而NCT只需要1次，這意味著生成速度提升了50倍。對(duì)于需要實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)圖像生成的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，這種速度提升具有革命性意義。

其次是訓(xùn)練成本的顯著降低。NCT不需要重新訓(xùn)練基礎(chǔ)擴(kuò)散模型，也不需要進(jìn)行額外的擴(kuò)散蒸餾過(guò)程。這大大減少了計(jì)算資源需求和訓(xùn)練時(shí)間。相比之下，其他方法如JDM仍然需要進(jìn)行計(jì)算密集的蒸餾過(guò)程來(lái)適應(yīng)新的控制條件。

第三是部署的便利性。NCT是模塊化的，新訓(xùn)練的適配器可以輕松插入到現(xiàn)有的一步生成器中，無(wú)需修改核心模型架構(gòu)。這種即插即用的特性使得NCT特別適合實(shí)際應(yīng)用部署。

第四是數(shù)據(jù)需求的降低。NCT不需要訪問(wèn)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)，只需要預(yù)訓(xùn)練的一步生成器和控制信號(hào)模型。這種設(shè)計(jì)減少了數(shù)據(jù)隱私和存儲(chǔ)方面的擔(dān)憂，使得方法更容易在各種環(huán)境中實(shí)施。

八、廣闊的應(yīng)用前景

NCT的技術(shù)特性使其在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域都具有巨大潛力。在創(chuàng)意設(shè)計(jì)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)師可以利用NCT快速生成符合特定結(jié)構(gòu)要求的圖像，大大提高創(chuàng)作效率。由于生成速度快，設(shè)計(jì)師可以實(shí)時(shí)預(yù)覽不同設(shè)計(jì)方案，使創(chuàng)意過(guò)程更加流暢。

在游戲和娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)中，NCT可以用于實(shí)時(shí)生成游戲場(chǎng)景和角色，為游戲提供更加豐富和動(dòng)態(tài)的視覺(jué)體驗(yàn)?？焖俚纳伤俣仁沟迷谟螒蜻\(yùn)行過(guò)程中動(dòng)態(tài)創(chuàng)建內(nèi)容成為可能。

在電子商務(wù)領(lǐng)域，NCT可以幫助商家快速生成產(chǎn)品展示圖像，特別是在需要展示產(chǎn)品在不同環(huán)境中效果的場(chǎng)景下。通過(guò)提供結(jié)構(gòu)控制，商家可以確保生成的圖像符合特定的展示要求。

在教育和培訓(xùn)領(lǐng)域，NCT可以用于快速生成教學(xué)材料和演示圖像，幫助教師更好地傳達(dá)復(fù)雜概念。特別是在需要大量視覺(jué)輔助材料的STEM教育中，NCT可以顯著提高內(nèi)容制作效率。

在科學(xué)研究和數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域，NCT可以幫助研究人員快速生成符合特定條件的圖像數(shù)據(jù)，用于假設(shè)驗(yàn)證和結(jié)果展示。這對(duì)于需要大量圖像數(shù)據(jù)的研究項(xiàng)目特別有價(jià)值。

九、技術(shù)局限與未來(lái)發(fā)展方向

盡管NCT展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)，但研究團(tuán)隊(duì)也誠(chéng)實(shí)地指出了當(dāng)前方法的一些局限性。首先，NCT的性能很大程度上依賴于預(yù)訓(xùn)練一步生成器的質(zhì)量。如果基礎(chǔ)生成器存在偏差或質(zhì)量問(wèn)題，這些問(wèn)題可能會(huì)傳播到最終的控制生成結(jié)果中。

其次，雖然NCT在訓(xùn)練方差方面相比傳統(tǒng)方法有所改進(jìn)，但仍有進(jìn)一步優(yōu)化的空間。研究團(tuán)隊(duì)在論文中提到，使用更大的粒子數(shù)量可能進(jìn)一步減少訓(xùn)練方差，但這會(huì)增加計(jì)算成本。如何在方差減少和計(jì)算效率之間找到最佳平衡點(diǎn)，是未來(lái)研究的一個(gè)重要方向。

第三，當(dāng)前的NCT主要針對(duì)圖像生成任務(wù)進(jìn)行了驗(yàn)證。雖然理論框架具有一般性，但在其他模態(tài)（如音頻、視頻或3D內(nèi)容）上的適用性還需要進(jìn)一步驗(yàn)證和可能的方法調(diào)整。

第四，NCT目前主要處理單一類型的控制條件。雖然實(shí)驗(yàn)顯示不同適配器可以組合使用，但如何有效地同時(shí)訓(xùn)練和優(yōu)化多種控制條件的適配器，仍然是一個(gè)有待深入研究的問(wèn)題。

十、理論貢獻(xiàn)與學(xué)術(shù)價(jià)值

從學(xué)術(shù)角度來(lái)看，NCT的貢獻(xiàn)不僅僅在于實(shí)際性能的提升，更在于它為一步生成器的控制問(wèn)題提供了一個(gè)全新的理論框架。傳統(tǒng)的方法大多基于擴(kuò)散模型的原始訓(xùn)練范式，而NCT開創(chuàng)性地提出了在噪聲空間中進(jìn)行一致性訓(xùn)練的思路。

NCT的理論分析揭示了噪聲空間插值與分布匹配之間的深刻聯(lián)系。通過(guò)引入方差保持?jǐn)U散過(guò)程，研究團(tuán)隊(duì)建立了從耦合分布到獨(dú)立分布的連續(xù)插值路徑，這為理解和設(shè)計(jì)類似方法提供了重要的理論基礎(chǔ)。

邊界損失的引入和理論分析也具有重要意義。研究團(tuán)隊(duì)證明了，當(dāng)邊界條件和一致性條件同時(shí)滿足時(shí)，適配后的生成器能夠正確地將獨(dú)立采樣的噪聲-條件對(duì)映射到目標(biāo)聯(lián)合分布。這個(gè)理論結(jié)果為方法的正確性提供了嚴(yán)格的數(shù)學(xué)保證。

此外，NCT與最大平均差異（MMD）之間建立的聯(lián)系，為理解方法的優(yōu)化目標(biāo)提供了新的視角。這種聯(lián)系不僅有助于理論分析，也為設(shè)計(jì)更有效的訓(xùn)練策略提供了指導(dǎo)。

說(shuō)到底，香港科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)研究代表了AI圖像生成領(lǐng)域的一個(gè)重要進(jìn)步。NCT不僅解決了一個(gè)實(shí)際的技術(shù)問(wèn)題——如何高效地為一步生成器添加新的控制能力，更重要的是，它展示了一種全新的思考方式：與其重新訓(xùn)練整個(gè)系統(tǒng)，不如巧妙地利用現(xiàn)有系統(tǒng)的特性，通過(guò)精心設(shè)計(jì)的適配機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)新的功能。

這種"適配而非重建"的哲學(xué)不僅在技術(shù)上更加經(jīng)濟(jì)高效，也為AI系統(tǒng)的模塊化發(fā)展提供了新的思路。正如研究團(tuán)隊(duì)在論文中所展示的，不同的適配器可以組合使用，這意味著未來(lái)我們可能看到一個(gè)豐富的"適配器生態(tài)系統(tǒng)"，其中每個(gè)適配器負(fù)責(zé)特定的控制功能，而用戶可以根據(jù)需要靈活組合使用。

從更廣闊的視角來(lái)看，NCT的成功也反映了當(dāng)前AI研究的一個(gè)重要趨勢(shì)：從追求單一模型的全能性，轉(zhuǎn)向構(gòu)建可組合、可擴(kuò)展的模塊化系統(tǒng)。這種趨勢(shì)不僅能夠提高系統(tǒng)的效率和靈活性，也為AI技術(shù)的普及和應(yīng)用提供了更好的路徑。

對(duì)于普通用戶而言，NCT技術(shù)的成熟和普及意味著未來(lái)的AI繪畫工具將變得更加快速和易用。無(wú)論是專業(yè)設(shè)計(jì)師還是普通愛(ài)好者，都能夠更輕松地創(chuàng)作出符合特定要求的高質(zhì)量圖像。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化，我們有理由期待看到更多基于NCT思想的創(chuàng)新應(yīng)用，為數(shù)字創(chuàng)作和內(nèi)容生成領(lǐng)域帶來(lái)新的可能性。

研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在GitHub上開源了相關(guān)代碼，這為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的進(jìn)一步研究和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。相信在不久的將來(lái)，我們將看到更多基于NCT的實(shí)際應(yīng)用和進(jìn)一步的技術(shù)改進(jìn)，這將為AI輔助創(chuàng)作的普及和發(fā)展注入新的活力。

Q&A

Q1：噪聲一致性訓(xùn)練（NCT）到底是什么？它能解決什么問(wèn)題？ A：NCT是一種讓AI繪畫工具更高效的新技術(shù)。傳統(tǒng)的AI畫圖需要重復(fù)修改50次才能完成，就像一個(gè)畫家要反復(fù)涂抹很多遍。NCT讓AI能夠一次性畫出高質(zhì)量圖片，同時(shí)還能按照用戶的要求（比如按邊緣線條或深度圖）進(jìn)行創(chuàng)作，大大提高了速度和便利性。

Q2：NCT會(huì)不會(huì)讓現(xiàn)有的AI繪畫工具過(guò)時(shí)？ A：不會(huì)完全取代，但會(huì)大大改進(jìn)現(xiàn)有工具。NCT更像是給已有的AI畫家配備了一個(gè)智能助手，讓它們能夠快速學(xué)會(huì)新技能，而不需要重新"上學(xué)"。這意味著現(xiàn)有的優(yōu)秀AI繪畫模型可以通過(guò)NCT技術(shù)變得更快更好用。

Q3：普通人什么時(shí)候能用上NCT技術(shù)？ A：研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在GitHub開源了代碼，技術(shù)開發(fā)者可以立即使用。對(duì)于普通用戶，可能需要等待AI繪畫軟件公司將這項(xiàng)技術(shù)集成到他們的產(chǎn)品中?？紤]到NCT的顯著優(yōu)勢(shì)，預(yù)計(jì)未來(lái)1-2年內(nèi)就會(huì)看到基于這項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用。