這項由西安交通大學(xué)夏昌亮、賈成友、黨卓航和羅敏楠（通訊作者）等研究者完成的突破性研究，發(fā)表于2025年6月25日，論文編號為arXiv:2506.20279v1。研究團隊開發(fā)了一個名為DenseDiT的AI系統(tǒng)，能夠在極少樣本的情況下處理各種復(fù)雜的現(xiàn)實世界視覺任務(wù)。有興趣深入了解的讀者可以通過https://xcltql666.github.io/DenseDiTProj訪問完整論文和相關(guān)資源。

當(dāng)我們看到一張照片時，大腦能瞬間識別出其中的每一個細節(jié)：這里是一棵樹，那里是一條路，遠處有座房子。這種能力對人類來說再自然不過，但對AI來說卻是一個巨大的挑戰(zhàn)。更困難的是，現(xiàn)實世界遠比我們想象的復(fù)雜——雨天的街道、霧氣彌漫的山路、醫(yī)院里的X光片、衛(wèi)星拍攝的城市規(guī)劃圖，這些場景都需要AI具備更強大的"理解力"。

傳統(tǒng)的AI視覺系統(tǒng)就像溫室里的花朵，在理想條件下表現(xiàn)出色，但一旦面對真實世界的復(fù)雜性就顯得力不從心。更要命的是，訓(xùn)練這些AI系統(tǒng)通常需要成千上萬張標(biāo)注好的圖片，這在現(xiàn)實應(yīng)用中往往是不現(xiàn)實的。比如，你要訓(xùn)練一個能識別路面裂縫的AI，難道要拍攝幾萬張裂縫照片嗎？

這就是西安交通大學(xué)研究團隊要解決的核心問題：如何讓AI在只看過極少數(shù)樣本的情況下，就能準(zhǔn)確理解和分析各種復(fù)雜的現(xiàn)實場景？他們的答案是DenseDiT，一個基于生成式AI的創(chuàng)新框架。

這項研究的創(chuàng)新之處在于，它不是從零開始訓(xùn)練AI，而是巧妙地利用了已經(jīng)訓(xùn)練好的大型生成模型（比如那些能畫畫的AI）中蘊含的豐富視覺知識。就像一個有繪畫天賦的人學(xué)習(xí)攝影會比完全的新手更容易一樣，DenseDiT讓已經(jīng)"懂得"圖像的AI來學(xué)習(xí)新的視覺任務(wù)。

一、現(xiàn)實世界的視覺挑戰(zhàn)：從理想到復(fù)雜

要理解這項研究的重要性，我們首先要明白現(xiàn)實世界視覺任務(wù)與實驗室條件下任務(wù)的巨大差異。傳統(tǒng)的AI視覺研究就像在平靜的湖面上練習(xí)游泳，而現(xiàn)實世界的視覺任務(wù)則像在波濤洶涌的大海中航行。

在實驗室的理想條件下，研究者通常使用光線充足、背景簡單、物體清晰的圖片來訓(xùn)練AI。這些圖片就像專業(yè)攝影師在攝影棚里拍攝的作品，每一個細節(jié)都經(jīng)過精心安排。但現(xiàn)實世界的情況完全不同：雨天的道路積水反光，霧天的能見度極低，醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域模糊不清，衛(wèi)星圖片中的建筑物被云層遮擋。

更具挑戰(zhàn)性的是數(shù)據(jù)稀缺問題。在現(xiàn)實應(yīng)用中，很多視覺任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其有限。想象一下，如果你要訓(xùn)練一個AI來識別罕見疾病的醫(yī)學(xué)影像，或者識別瀕危動物的特征，你能收集到多少張高質(zhì)量的標(biāo)注圖片？有時候，整個世界可能只有幾十張這樣的圖片。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的AI系統(tǒng)在面對這些現(xiàn)實挑戰(zhàn)時表現(xiàn)急劇下降。就像一個只在晴天開過車的新手司機，突然遇到暴雨天氣時會手足無措。這種性能下降不是小幅的，而是災(zāi)難性的。在某些復(fù)雜場景下，AI的準(zhǔn)確率可能從90%以上直接跌落到50%以下。

這個問題的根源在于，傳統(tǒng)AI系統(tǒng)過度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。它們需要大量相似的例子來學(xué)習(xí)模式，就像一個學(xué)生需要做成千上萬道練習(xí)題才能掌握數(shù)學(xué)概念。但在現(xiàn)實世界中，我們往往沒有那么多"練習(xí)題"可用。

面對這樣的困境，研究團隊意識到需要一種全新的思路。與其讓AI從零開始學(xué)習(xí)每一個新任務(wù)，不如讓它利用已經(jīng)掌握的通用視覺知識。這就好比讓一個已經(jīng)掌握了繪畫基礎(chǔ)的藝術(shù)家去學(xué)習(xí)雕塑，比讓一個完全的門外漢學(xué)習(xí)雕塑要容易得多。

二、DenseWorld：一個真實世界的視覺測試場

為了系統(tǒng)地研究現(xiàn)實世界的視覺挑戰(zhàn)，研究團隊創(chuàng)建了DenseWorld這個綜合性測試平臺。這不僅僅是一個數(shù)據(jù)集，更像是一個模擬真實世界復(fù)雜性的訓(xùn)練場。

DenseWorld包含了25個不同的視覺任務(wù)，每個任務(wù)都對應(yīng)著現(xiàn)實世界中的具體應(yīng)用需求。這些任務(wù)橫跨了五個主要領(lǐng)域，就像一個包含不同科目的綜合考試。在惡劣環(huán)境感知領(lǐng)域，AI需要在雨天、霧天、逆光等困難條件下估算距離和深度。在智慧城市巡檢領(lǐng)域，AI要能識別路面裂縫、檢測坑洞、分析城市建筑布局。在智能醫(yī)療輔助領(lǐng)域，AI需要分析心臟圖像、識別視網(wǎng)膜血管、評估脊椎形態(tài)。

更有趣的是，DenseWorld故意選擇了那些數(shù)據(jù)稀缺的任務(wù)。與其他測試平臺動輒提供數(shù)萬張訓(xùn)練圖片不同，DenseWorld每個任務(wù)只提供15張訓(xùn)練樣本。這個設(shè)計乍看之下很"殘酷"，但卻完美模擬了現(xiàn)實世界的真實情況。畢竟，在實際應(yīng)用中，我們很少能獲得大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

這種設(shè)計哲學(xué)的背后，反映了研究團隊對現(xiàn)實應(yīng)用的深刻理解。他們認為，一個真正有用的AI系統(tǒng)應(yīng)該能夠在數(shù)據(jù)稀缺的情況下快速適應(yīng)新任務(wù)，而不是依賴于海量數(shù)據(jù)的暴力訓(xùn)練。這就像一個優(yōu)秀的醫(yī)生，即使面對罕見病例，也能根據(jù)已有的醫(yī)學(xué)知識和有限的信息做出準(zhǔn)確診斷。

為了確保評估的公平性和一致性，研究團隊還開發(fā)了統(tǒng)一的評估指標(biāo)。對于距離估算類任務(wù)，他們設(shè)計了D-Score指標(biāo)，綜合考慮多個誤差指標(biāo)和準(zhǔn)確度指標(biāo)。對于分類識別類任務(wù)，他們設(shè)計了S-Score指標(biāo)，平衡考慮重疊度、像素準(zhǔn)確率和相似度。這些指標(biāo)就像標(biāo)準(zhǔn)化考試的評分標(biāo)準(zhǔn)，確保不同任務(wù)之間的比較是有意義的。

DenseWorld的另一個重要特點是其任務(wù)的多樣性。這些任務(wù)不僅在應(yīng)用領(lǐng)域上差異巨大，在視覺特征上也截然不同。有些任務(wù)處理的是自然場景圖像，有些處理的是醫(yī)學(xué)影像，還有些處理的是衛(wèi)星遙感圖片。這種多樣性確保了在DenseWorld上表現(xiàn)良好的AI系統(tǒng)，在現(xiàn)實世界中也更可能具有強大的泛化能力。

三、DenseDiT的設(shè)計思路：站在巨人的肩膀上

DenseDiT的核心設(shè)計思路可以用一個簡單的比喻來理解：與其從零開始培養(yǎng)一個專家，不如讓一個已經(jīng)博學(xué)多才的學(xué)者快速掌握新技能。

現(xiàn)代的生成式AI模型，比如能夠根據(jù)文字描述畫出逼真圖像的AI，在訓(xùn)練過程中已經(jīng)"看過"了互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)十億張圖片。這些AI系統(tǒng)在學(xué)習(xí)過程中積累了豐富的視覺知識：它們知道什么是樹木、建筑、人臉，了解光影的變化規(guī)律，掌握了物體的空間關(guān)系。這些知識就像一個經(jīng)驗豐富的藝術(shù)家多年積累的技法和直覺。

DenseDiT的創(chuàng)新在于找到了一種巧妙的方式來利用這些已有的視覺知識。傳統(tǒng)方法往往需要修改這些大型模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，這就像為了讓一個畫家學(xué)習(xí)雕塑而要改造他的大腦。這種做法不僅復(fù)雜，還可能破壞原有的能力。

相反，DenseDiT采用了一種更加優(yōu)雅的"參數(shù)復(fù)用機制"。它保持原有生成模型的完整結(jié)構(gòu)不變，而是通過巧妙的輸入設(shè)計和輕量級的適配模塊來實現(xiàn)新功能。這就像給畫家提供新的畫筆和顏料，而不是改造他的手。

具體來說，DenseDiT將需要分析的圖像轉(zhuǎn)換到生成模型已經(jīng)熟悉的"潛在空間"中。這個空間就像是AI理解圖像的"內(nèi)部語言"。在這個空間里，相似的圖像會聚集在一起，不同的視覺概念會有規(guī)律地分布。通過在這個熟悉的空間中進行處理，DenseDiT能夠充分利用生成模型已有的視覺理解能力。

為了進一步增強任務(wù)理解能力，DenseDiT還設(shè)計了兩個輕量級的輔助分支。第一個是"提示分支"，它利用生成模型原有的文本理解能力，通過簡單的文字描述來告訴AI當(dāng)前要執(zhí)行什么任務(wù)。比如，對于路面裂縫檢測任務(wù)，提示可能是"真實場景中的裂縫分割"。這種設(shè)計讓AI能夠快速理解任務(wù)的目標(biāo)和上下文。

第二個是"演示分支"，它為那些與生成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)差異較大的任務(wù)提供額外支持。比如，醫(yī)學(xué)影像或衛(wèi)星圖片的視覺特征與常見的自然圖像差異很大。在這種情況下，演示分支會提供一些示例，幫助AI理解新的視覺域的特征。這就像給一個習(xí)慣了油畫的畫家展示一些水彩畫的例子，幫助他理解新媒介的特點。

這兩個分支的激活是智能控制的。研究團隊設(shè)計了一個叫做"分布對齊指示器"（DAI）的機制，它能自動判斷當(dāng)前任務(wù)是否與生成模型的訓(xùn)練域匹配。如果匹配度高，只使用提示分支；如果差異較大，則同時激活演示分支。這種自適應(yīng)機制確保了系統(tǒng)在不同任務(wù)上都能獲得最佳性能。

整個DenseDiT框架的參數(shù)增量不到原始模型的0.1%，這意味著它幾乎不增加計算負擔(dān)和存儲需求。這種效率來源于其巧妙的設(shè)計：與其重新訓(xùn)練一個龐大的模型，不如學(xué)會如何更好地"指揮"已有的強大模型。

四、實驗驗證：數(shù)據(jù)說話的時刻

任何科學(xué)研究的價值最終都要通過實驗來驗證，DenseDiT的表現(xiàn)確實令人印象深刻。研究團隊進行了全面的對比實驗，就像一場涵蓋多個項目的綜合競賽。

在與通用模型的對比中，DenseDiT展現(xiàn)出了壓倒性的優(yōu)勢。對于距離估算類任務(wù)，DenseDiT的平均D-Score達到了0.944，而表現(xiàn)次佳的競爭對手只有0.901。這個差距看似微小，但在AI領(lǐng)域，0.04的性能提升往往需要巨大的技術(shù)突破才能實現(xiàn)。更重要的是，DenseDiT在所有25個任務(wù)上都取得了最佳性能，沒有一個例外。

在分類識別類任務(wù)上，DenseDiT的表現(xiàn)更加突出。其平均S-Score達到0.744，比第二名高出45.3%。這種巨大的性能差距清楚地表明，傳統(tǒng)的通用模型在面對現(xiàn)實世界的復(fù)雜視覺任務(wù)時確實力不從心。

更令人驚訝的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的對比。傳統(tǒng)的強力方法需要數(shù)萬甚至數(shù)十萬張訓(xùn)練圖片，而DenseDiT每個任務(wù)只使用15張圖片就達到了更好的效果。這意味著DenseDiT的數(shù)據(jù)效率比傳統(tǒng)方法高出了1000倍以上。這種效率的提升不僅具有理論意義，更有巨大的實際價值。在現(xiàn)實應(yīng)用中，收集和標(biāo)注大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往是最大的瓶頸。

研究團隊還與專門針對特定任務(wù)設(shè)計的模型進行了對比。在路面裂縫檢測任務(wù)上，DenseDiT的IoU指標(biāo)達到0.774，超過了專門為此任務(wù)設(shè)計的CT-CrackSeg模型。在城市布局分析任務(wù)上，DenseDiT也超越了專門的道路提取模型。這些結(jié)果證明，通用性和專業(yè)性并不一定是矛盾的。一個設(shè)計精巧的通用框架可以在多個專業(yè)領(lǐng)域都達到甚至超越專用工具的性能。

定性分析的結(jié)果同樣引人注目。在霧天和雨天的距離估算任務(wù)中，傳統(tǒng)方法往往會產(chǎn)生模糊或錯誤的結(jié)果，而DenseDiT能夠準(zhǔn)確識別被遮擋的結(jié)構(gòu)并估算正確的距離。在醫(yī)學(xué)影像分析中，DenseDiT能夠精確定位細微的病變區(qū)域，而其他方法往往會遺漏重要細節(jié)。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗，逐一驗證設(shè)計中每個組件的貢獻。他們發(fā)現(xiàn)，提示分支能夠帶來顯著的性能提升，特別是在與生成模型訓(xùn)練域相似的任務(wù)上。演示分支對于醫(yī)學(xué)影像等特殊領(lǐng)域的任務(wù)尤其重要，能夠帶來30%以上的性能提升。參數(shù)復(fù)用機制則是整個框架的基礎(chǔ)，沒有它，性能會急劇下降。

有趣的是，研究團隊還嘗試了在所有25個任務(wù)的混合數(shù)據(jù)上訓(xùn)練單個DenseDiT模型。雖然這種混合訓(xùn)練的性能略低于針對單個任務(wù)的專門訓(xùn)練，但仍然顯著超越了所有基線方法。這個結(jié)果表明，DenseDiT不僅能夠高效地適應(yīng)單個任務(wù)，還具備了跨任務(wù)知識遷移的潛力。

五、技術(shù)細節(jié)：魔鬼藏在細節(jié)里

DenseDiT的成功不僅來自于整體設(shè)計理念，更離不開眾多精心設(shè)計的技術(shù)細節(jié)。這些細節(jié)就像一臺精密機器中的每一個齒輪，看似微小，但缺一不可。

首先是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理?，F(xiàn)實世界的視覺任務(wù)涉及各種不同的數(shù)據(jù)格式：有些是單通道的灰度圖像，有些是多通道的彩色圖像；有些任務(wù)的目標(biāo)值在0-1之間，有些則跨越很大的數(shù)值范圍。DenseDiT巧妙地將所有這些不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為RGB格式，并進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。這就像把不同語言的文檔都翻譯成同一種語言，讓AI能夠用統(tǒng)一的方式理解和處理。

在損失函數(shù)的選擇上，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象。傳統(tǒng)的方法通常使用L1損失函數(shù)，認為它對噪聲更加魯棒。但在DenseWorld這樣的高質(zhì)量數(shù)據(jù)上，L2損失函數(shù)實際上表現(xiàn)更好。這是因為L2損失函數(shù)能夠為困難樣本提供更強的梯度信號，促進更有效的學(xué)習(xí)。這個發(fā)現(xiàn)提醒我們，在不同的應(yīng)用場景下，看似通用的技術(shù)選擇可能需要重新考慮。

推理步數(shù)的優(yōu)化也體現(xiàn)了實用性考慮。生成模型通常需要多個步驟來逐步細化結(jié)果，就像畫家需要一筆一筆地完善畫作。研究團隊發(fā)現(xiàn)，大約20個推理步驟就能達到性能和效率的最佳平衡點。更多的步驟雖然可能略微提升質(zhì)量，但會顯著增加計算時間，在實際應(yīng)用中不太劃算。

DAI（分布對齊指示器）的設(shè)計展現(xiàn)了現(xiàn)代AI的智能化特點。研究團隊使用大型語言模型來自動判斷每個任務(wù)的數(shù)據(jù)分布特征，決定是否需要激活演示分支。這種自動化的判斷機制避免了人工設(shè)計規(guī)則的復(fù)雜性，同時確保了判斷的準(zhǔn)確性。這就像有一個經(jīng)驗豐富的顧問，能夠自動為每個具體情況選擇最合適的策略。

提示模板的設(shè)計看似簡單，實則考慮周到。"A [output format] of [real-world scene]"這樣的模板簡潔而富有表現(xiàn)力。比如，對于雨天距離估算任務(wù)，提示就是"A depth map of rainy scene"。這種設(shè)計既能提供必要的上下文信息，又不會過于復(fù)雜而干擾模型的理解。

演示分支的激活機制體現(xiàn)了系統(tǒng)的智能適應(yīng)性。對于那些與生成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的自然場景任務(wù)，系統(tǒng)只使用輕量級的提示分支。而對于醫(yī)學(xué)影像、衛(wèi)星圖片等特殊領(lǐng)域的任務(wù)，系統(tǒng)會自動激活演示分支，提供額外的領(lǐng)域適應(yīng)支持。這種自適應(yīng)機制確保了系統(tǒng)在保持高效的同時不犧牲性能。

LoRA（低秩適應(yīng)）技術(shù)的應(yīng)用是另一個巧妙的技術(shù)選擇。與其修改大型生成模型的所有參數(shù)，DenseDiT只訓(xùn)練少量的低秩適應(yīng)參數(shù)。這不僅大大減少了訓(xùn)練時間和計算資源需求，還避免了過擬合的風(fēng)險。這就像在一臺復(fù)雜的機器上只調(diào)整幾個關(guān)鍵的旋鈕，而不是重新制造整臺機器。

六、現(xiàn)實意義：從實驗室到真實世界

DenseDiT的價值不僅在于技術(shù)上的突破，更在于它為現(xiàn)實世界的AI應(yīng)用開辟了新的可能性。這項研究觸及了AI落地應(yīng)用中最關(guān)鍵的痛點：如何在數(shù)據(jù)稀缺的情況下快速部署高性能的視覺AI系統(tǒng)。

在智慧城市建設(shè)中，DenseDiT能夠幫助城市管理者更高效地監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施。路面裂縫檢測、坑洞識別、交通監(jiān)控這些應(yīng)用以前需要大量的人工標(biāo)注和專門的模型開發(fā)?，F(xiàn)在，只需要很少的樣本數(shù)據(jù)，就能快速部署一個高性能的監(jiān)控系統(tǒng)。這意味著即使是資源有限的中小城市，也能享受到先進的智能化管理工具。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，數(shù)據(jù)稀缺一直是AI應(yīng)用的最大障礙。許多疾病的病例數(shù)量本身就很少，更不用說高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)了。DenseDiT的出現(xiàn)為這個問題提供了新的解決思路。醫(yī)院可以利用少量的典型病例快速訓(xùn)練出針對特定疾病的診斷輔助系統(tǒng)。這對于提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，特別是在醫(yī)療資源匱乏的地區(qū)，具有重要意義。

在環(huán)境監(jiān)測方面，DenseDiT也顯示出巨大潛力。森林火災(zāi)預(yù)警、海洋石油泄漏監(jiān)測、植被病害識別這些任務(wù)往往具有時效性強、數(shù)據(jù)獲取困難的特點。傳統(tǒng)方法需要長時間的數(shù)據(jù)積累才能建立有效的監(jiān)測系統(tǒng)，而DenseDiT能夠在很短時間內(nèi)基于少量樣本建立起可靠的監(jiān)測能力。

更重要的是，DenseDiT的成功為AI研究提供了一個新的方向指引。它證明了"少即是多"的理念在AI領(lǐng)域的可行性。與其一味追求更大的模型、更多的數(shù)據(jù)，不如思考如何更好地利用已有的資源和知識。這種思路不僅在技術(shù)上更加可持續(xù)，在資源消耗上也更加環(huán)保。

這項研究還展現(xiàn)了跨領(lǐng)域知識遷移的巨大潛力。一個在自然圖像上訓(xùn)練的生成模型，竟然能夠通過巧妙的設(shè)計在醫(yī)學(xué)影像、衛(wèi)星遙感等完全不同的領(lǐng)域發(fā)揮作用。這提示我們，AI的能力邊界可能比我們想象的更加靈活和廣闊。

從產(chǎn)業(yè)化的角度看，DenseDiT的低數(shù)據(jù)需求和高通用性為AI技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用掃清了重要障礙。以往，開發(fā)一個垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注和模型訓(xùn)練工作，這使得只有大公司才有能力進入AI應(yīng)用市場。DenseDiT的出現(xiàn)降低了這個門檻，使得更多的中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司能夠基于有限的資源開發(fā)出高質(zhì)量的AI應(yīng)用。

說到底，DenseDiT代表的不僅僅是一個技術(shù)方案，更是一種AI發(fā)展的新理念。它告訴我們，真正有價值的AI系統(tǒng)不應(yīng)該是需要海量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)的"巨獸"，而應(yīng)該是能夠快速學(xué)習(xí)、靈活適應(yīng)的"智者"。在數(shù)據(jù)日益珍貴、隱私保護日益重要的今天，這樣的AI系統(tǒng)顯然更符合社會發(fā)展的需求。

當(dāng)然，這項研究也有其局限性。DenseDiT雖然在多個任務(wù)上表現(xiàn)出色，但仍然需要針對具體應(yīng)用進行一定程度的調(diào)優(yōu)。同時，作為基于生成模型的方法，它的推理速度雖然已經(jīng)優(yōu)化，但仍比傳統(tǒng)的判別式模型慢一些。這些都是未來研究可以進一步改進的方向。

歸根結(jié)底，DenseDiT為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個重要方向：不是簡單地堆砌更多的數(shù)據(jù)和算力，而是通過更智能的設(shè)計來實現(xiàn)更高效的學(xué)習(xí)。這種思路不僅在技術(shù)上更加優(yōu)雅，在資源利用上也更加可持續(xù)。隨著這類技術(shù)的不斷完善，我們有理由相信，AI將能夠更快地融入到各行各業(yè)的實際應(yīng)用中，為社會創(chuàng)造更大的價值。有興趣深入研究的讀者可以通過論文提供的鏈接獲取更多技術(shù)細節(jié)和實驗數(shù)據(jù)，相信這項研究會為AI視覺技術(shù)的發(fā)展提供重要的參考和啟發(fā)。

Q&A

Q1：DenseDiT是什么？它有什么特殊能力？

A：DenseDiT是西安交通大學(xué)開發(fā)的AI視覺系統(tǒng)，它的特殊能力是能夠在只看過15張圖片的情況下，就學(xué)會處理各種復(fù)雜的現(xiàn)實世界視覺任務(wù)，比如雨天距離估算、醫(yī)學(xué)影像分析、城市規(guī)劃等。這就像一個天才學(xué)生，只需要很少的例子就能掌握新知識。

Q2：DenseDiT會不會取代現(xiàn)有的AI視覺系統(tǒng)？

A：不會完全取代，但會大大改變AI視覺應(yīng)用的開發(fā)方式。DenseDiT的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)需求極低和適應(yīng)性強，特別適合那些難以獲得大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。對于已有大量數(shù)據(jù)的成熟應(yīng)用，傳統(tǒng)方法仍有其價值，但DenseDiT為數(shù)據(jù)稀缺場景提供了全新的解決方案。

Q3：普通企業(yè)如何使用DenseDiT技術(shù)？有什么要求？

A：目前DenseDiT還是研究階段的技術(shù)，感興趣的開發(fā)者可以通過論文提供的GitHub鏈接（https://xcltql666.github.io/DenseDiTProj）獲取代碼和模型。要使用這項技術(shù)，需要一定的AI開發(fā)基礎(chǔ)，但相比傳統(tǒng)方法，它大大降低了數(shù)據(jù)收集的門檻，只需要很少的樣本就能開始訓(xùn)練。