論文の概要: HyperDreamBooth: HyperNetworks for Fast Personalization of Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06949v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 23:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:26.918051
• Title: HyperDreamBooth: HyperNetworks for Fast Personalization of Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: HyperDreamBooth: テキスト-画像モデルの高速パーソナライズのためのHyperNetworks
• Authors: Nataniel Ruiz, Yuanzhen Li, Varun Jampani, Wei Wei, Tingbo Hou, Yael Pritch, Neal Wadhwa, Michael Rubinstein, Kfir Aberman,
• Abstract要約: HyperDreamBoothは、単一のイメージから小さなパーソナライズされた重みを効率的に生成できるハイパーネットワークである。 本手法は,DreamBoothの約20秒,DreamBoothの約25倍,Textual Inversionの125倍の速さで顔のパーソナライズを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.39439948383928
• License:
• Abstract: Personalization has emerged as a prominent aspect within the field of generative AI, enabling the synthesis of individuals in diverse contexts and styles, while retaining high-fidelity to their identities. However, the process of personalization presents inherent challenges in terms of time and memory requirements. Fine-tuning each personalized model needs considerable GPU time investment, and storing a personalized model per subject can be demanding in terms of storage capacity. To overcome these challenges, we propose HyperDreamBooth - a hypernetwork capable of efficiently generating a small set of personalized weights from a single image of a person. By composing these weights into the diffusion model, coupled with fast finetuning, HyperDreamBooth can generate a person's face in various contexts and styles, with high subject details while also preserving the model's crucial knowledge of diverse styles and semantic modifications. Our method achieves personalization on faces in roughly 20 seconds, 25x faster than DreamBooth and 125x faster than Textual Inversion, using as few as one reference image, with the same quality and style diversity as DreamBooth. Also our method yields a model that is 10,000x smaller than a normal DreamBooth model. Project page: https://hyperdreambooth.github.io
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションは、生成AIの分野において顕著な側面として現れ、さまざまなコンテキストやスタイルで個人を合成できると同時に、アイデンティティへの高い忠実さを維持している。 しかし、パーソナライゼーションのプロセスは、時間と記憶の要求の観点から固有の課題をもたらす。 パーソナライズされたモデルごとに微調整を行うには、相当なGPU時間投資が必要である。 これらの課題を克服するために、ハイパーネットワークであるHyperDreamBoothを提案する。 これらの重みを拡散モデルに合成し、高速な微調整と組み合わせることで、HyperDreamBoothは、さまざまなコンテキストやスタイルで人の顔を生成することができる。 本手法は,DreamBoothと同等の品質とスタイルの多様性を持つ参照画像のみを用いて,DreamBoothの約20秒,25倍,Textual Inversionの125倍の速さで顔のパーソナライズを実現する。 また,本手法は通常のドリームブースモデルよりも1万倍小さいモデルを生成する。 プロジェクトページ:https://hyperdreambooth.github.io

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