In-Context LoRA是一種用於擴散變換器（DiTs）的微調技術，它通過結合圖像而非僅僅文本，實現了在保持任務無關性的同時，對特定任務進行微調。這種技術的主要優點是能夠在小數據集上進行有效的微調，而不需要對原始DiT模型進行任何修改，只需改變訓練數據即可。In-Context LoRA通過聯合描述多張圖像並應用任務特定的LoRA微調，生成高保真度的圖像集合，更好地符合提示要求。該技術對於圖像生成領域具有重要意義，因為它提供了一種強大的工具，可以在不犧牲任務無關性的前提下，為特定任務生成高質量的圖像。