Fugu-MT 論文翻訳(概要): Navigating Text-To-Image Customization: From LyCORIS Fine-Tuning to Model Evaluation

論文の概要: Navigating Text-To-Image Customization: From LyCORIS Fine-Tuning to Model Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14859v2
Date: Mon, 11 Mar 2024 09:39:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 16:07:13.478959
Title: Navigating Text-To-Image Customization: From LyCORIS Fine-Tuning to Model Evaluation
Title（参考訳）: テキストから画像へのカスタマイズのナビゲート:ライコリスの微調整からモデル評価へ
Authors: Shih-Ying Yeh, Yu-Guan Hsieh, Zhidong Gao, Bernard B W Yang, Giyeong Oh, Yanmin Gong
Abstract要約: 本稿では,安定拡散のための微調整手法を幅広く選択したオープンソースライブラリLyCORISを紹介する。また,各種微調整技術の体系的評価のための枠組みも提示する。我々の研究は、最先端の研究と実践的応用のギャップを埋める、微調整パラメータのニュアンスド効果に関する重要な洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7311791228366
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Text-to-image generative models have garnered immense attention for their ability to produce high-fidelity images from text prompts. Among these, Stable Diffusion distinguishes itself as a leading open-source model in this fast-growing field. However, the intricacies of fine-tuning these models pose multiple challenges from new methodology integration to systematic evaluation. Addressing these issues, this paper introduces LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) [https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS], an open-source library that offers a wide selection of fine-tuning methodologies for Stable Diffusion. Furthermore, we present a thorough framework for the systematic assessment of varied fine-tuning techniques. This framework employs a diverse suite of metrics and delves into multiple facets of fine-tuning, including hyperparameter adjustments and the evaluation with different prompt types across various concept categories. Through this comprehensive approach, our work provides essential insights into the nuanced effects of fine-tuning parameters, bridging the gap between state-of-the-art research and practical application.
Abstract（参考訳）: テキストから画像への生成モデルは、テキストプロンプトから高精細な画像を生成する能力に多大な注目を集めている。中でも、安定拡散は、この急成長分野における主要なオープンソースモデルと自らを区別している。しかし、これらのモデルの微調整の複雑さは、新しい方法論の統合から体系的な評価まで、様々な課題をもたらす。そこで本稿では, lycoris (lora beyond conventional methods, other rank adaptation implementation for stable diffusion) [https://github.com/kohakublueleaf/lycoris] というオープンソースのライブラリを紹介する。さらに,様々な微調整手法を体系的に評価するための徹底的な枠組みを提案する。このフレームワークは、ハイパーパラメータ調整や、さまざまな概念カテゴリで異なるプロンプト型による評価を含む、さまざまなメトリクスとデフを複数の微調整の側面に取り入れている。この包括的アプローチを通じて、我々の研究は微調整パラメータのニュアンス効果に関する重要な洞察を与え、最先端の研究と実践的応用のギャップを埋める。

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