# 低データ依存

ICEditは革新的な命令型画像編集手法で、大規模拡散トランスフォーマーを用いて効率的な編集を実現し、SOTA効果を得るために必要なトレーニングデータは0.5%、パラメータ規模は1%のみです。

Kokoroは最先端のテキスト読み上げ（TTS）モデルで、8200万のパラメータを持ち、Apache 2.0ライセンスで公開されています。TTS Spaces Arenaで1位を獲得し、より少ないパラメータとデータで高いEloスコアを達成しました。

SlimSAMは革新的なSAMモデル圧縮手法で、統一プルーニング-蒸留フレームワークにより事前学習済みSAMを効率的に再利用でき、大量の再訓練を必要としません。

SlimSAMは革新的なSAMモデル圧縮手法で、プルーニング-蒸留フレームワークにより事前学習済みSAMを効率的に再利用し、わずか0.1%のトレーニングデータで同等の性能を達成します。