少样本泛化

Premier：文本到图像生成中基于可学习用户嵌入的个性化偏好调制

Premier: Personalized Preference Modulation with Learnable User Embedding in Text-to-Image Generation

把用户偏好编码为可学习嵌入，并通过适配器与文本提示融合后调制扩散生成过程，为个性化文生图提供了一种无需 MLLM 推断提示的轻量条件控制路径；分散损失强制不同用户嵌入分离的思路也可迁移到多概念定制化生成。