論文の概要: Designing an Encoder for Fast Personalization of Text-to-Image Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12228v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 18:46:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 14:13:48.150179
- Title: Designing an Encoder for Fast Personalization of Text-to-Image Models
- Title（参考訳）: テキスト・画像モデルの高速パーソナライズのためのエンコーダの設計
- Authors: Rinon Gal, Moab Arar, Yuval Atzmon, Amit H. Bermano, Gal Chechik,
Daniel Cohen-Or
- Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・パーソナライズのためのエンコーダに基づくドメインチューニング手法を提案する。
まず、特定のドメインからターゲット概念の1つのイメージを入力として取り込むエンコーダです。
第二に、追加概念を効果的に取り入れる方法を学ぶためのテキスト・ツー・イメージ・モデルのための正規化された重み付けオフセットのセット。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.62449900121022
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Text-to-image personalization aims to teach a pre-trained diffusion model to
reason about novel, user provided concepts, embedding them into new scenes
guided by natural language prompts. However, current personalization approaches
struggle with lengthy training times, high storage requirements or loss of
identity. To overcome these limitations, we propose an encoder-based
domain-tuning approach. Our key insight is that by underfitting on a large set
of concepts from a given domain, we can improve generalization and create a
model that is more amenable to quickly adding novel concepts from the same
domain. Specifically, we employ two components: First, an encoder that takes as
an input a single image of a target concept from a given domain, e.g. a
specific face, and learns to map it into a word-embedding representing the
concept. Second, a set of regularized weight-offsets for the text-to-image
model that learn how to effectively ingest additional concepts. Together, these
components are used to guide the learning of unseen concepts, allowing us to
personalize a model using only a single image and as few as 5 training steps -
accelerating personalization from dozens of minutes to seconds, while
preserving quality.
- Abstract（参考訳）: テキストから画像へのパーソナライゼーションは、学習済みの拡散モデルに、新しいユーザーが提供する概念を推論し、それらを自然言語プロンプトによって誘導された新しいシーンに埋め込むように教えることを目的としている。
しかし、現在のパーソナライゼーションアプローチは、長いトレーニング時間、高いストレージ要件、あるいはアイデンティティの喪失に苦しむ。
これらの制限を克服するため,エンコーダに基づくドメインチューニング手法を提案する。
私たちの重要な洞察は、与えられたドメインから大きな概念セットを満たすことで、一般化を改善し、同じドメインから新しい概念を素早く追加できるモデルを作ることができるということです。
具体的には、まず、特定のドメイン、例えば特定の顔から対象概念の単一イメージを入力として取り込んで、その概念を表す単語埋め込みにマッピングする方法を学ぶエンコーダという2つのコンポーネントを用いる。
第二に、追加概念を効果的に取り入れる方法を学ぶためのテキスト・ツー・イメージモデルのための正規化重み付けのセット。
これらのコンポーネントを併用して、目に見えない概念の学習をガイドし、単一のイメージだけでモデルをパーソナライズし、品質を維持しながら、数十分から秒間のパーソナライズを加速する5つのトレーニングをすることができる。
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