T-DIG 政策零样本迁移：为 GPT Image 2、Gemini 提升出图多样性
simi_97k · x · 2026-10-28
T-DIG 线程第 8 条：该方法不需要访问图像模型权重，因此可直接用于专有模型——为开源模型训练的政策能零样本迁移，提升 GPT Image 2 和 Gemini 的生成多样性，甚至优于让 GPT-5.5 生成多样化提示词的方案。
配图给出量化对比（TPIPSv 相对 i.i.d. 的提升）：T-DIG + Qwen-Image 政策为 GPT Image 2 带来 +0.27、Gemini 3.1 Flash Image +0.20；FLUX.2[klein] 政策 +0.26/+0.19；SD3.5 L 政策 +0.23/+0.17；而专有 LLM 扩写（GPT-5.5 / Gemini 3.8 Flash）仅 +0.19/+0.15。
所属事件:T-DIG 政策可零样本迁移，提升 GPT Image 2 与 Gemini 多样性(2 条相关)→
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