Story-Adapter 是一个基于扩散模型的AI框架，专为长故事可视化设计。它通过迭代优化和全球参考交叉注意力模块（GRCA），从文本叙述生成连贯的图像序列，无需额外训练即可处理长达100帧的故事。该框架显著提升了多图像间的语义一致性及细粒度交互质量，解决了传统文本到图像模型在长序列生成中的缺陷传播问题。2024年研究数据显示，其在角色相似度（aCCS）和图像质量（aFID）指标上均优于同类方案。
Story-Adapter 是一个无需训练且计算高效的框架，专门用于长故事可视化。它通过迭代范式生成基于叙事的连贯图像，利用文本提示和之前生成的图像进行优化。其核心是一个全局参考交叉注意力模块，确保整个故事的语义一致性，同时最小化计算成本。该项目特别适用于长达100帧的故事场景，支持多种风格选择，如漫画、电影和现实主义风格。
