Z-Image、Klein 和 ERNIE 等开源图像生成模型表现出显著的提示变异性，对于相同的详细提示会产生截然不同的输出。这种在社区分析中观察到的不一致性，凸显了 AI 生成艺术的可靠性和可预测性方面存在关键问题。研究结果表明，即使是这些模型中微小的变化也可能导致视觉解释的差异，从而影响其应用。 AI
影响 凸显了开源图像模型潜在的不可靠性，影响了 AI 艺术生成的一致性和可预测性。
排序理由 对开源图像模型的分析揭示了显著的提示变异性，表明了关于模型不一致性的研究发现。
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