Un equipo de investigación conjunto de la Universidad del Sur de California y la Universidad de Harvard ha presentado DreamDistribution, un modelo generativo que, mediante el aprendizaje por indicación con un número mínimo de imágenes de referencia, permite generar imágenes altamente diversas y personalizadas. Este método no solo es aplicable a la generación de imágenes a partir de texto, sino que también destaca en el ámbito de la generación 3D. DreamDistribution ha obtenido resultados excepcionales en las evaluaciones, demostrando su potencial para una gama más amplia de tareas de generación.