論文の概要: Multi-LoRA Composition for Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16843v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 18:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:19:59.244023
• Title: Multi-LoRA Composition for Image Generation
• Title（参考訳）: 画像生成のためのマルチロラ合成
• Authors: Ming Zhong, Yelong Shen, Shuohang Wang, Yadong Lu, Yizhu Jiao, Siru Ouyang, Donghan Yu, Jiawei Han, Weizhu Chen
• Abstract要約: 復号化中心の観点から,マルチロラ合成について検討する。 我々は,各聴覚ステップで異なるLoRAを交互に切り替えるLoRA Switchと,より密着的な画像合成を導くためにすべてのLoRAを同時に組み込むLoRA Compositeの2つのトレーニングフリー手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.88506763476249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) is extensively utilized in text-to-image models for the accurate rendition of specific elements like distinct characters or unique styles in generated images. Nonetheless, existing methods face challenges in effectively composing multiple LoRAs, especially as the number of LoRAs to be integrated grows, thus hindering the creation of complex imagery. In this paper, we study multi-LoRA composition through a decoding-centric perspective. We present two training-free methods: LoRA Switch, which alternates between different LoRAs at each denoising step, and LoRA Composite, which simultaneously incorporates all LoRAs to guide more cohesive image synthesis. To evaluate the proposed approaches, we establish ComposLoRA, a new comprehensive testbed as part of this research. It features a diverse range of LoRA categories with 480 composition sets. Utilizing an evaluation framework based on GPT-4V, our findings demonstrate a clear improvement in performance with our methods over the prevalent baseline, particularly evident when increasing the number of LoRAs in a composition.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) はテキスト・ツー・イメージ・モデルにおいて、異なる文字や生成された画像のユニークなスタイルのような特定の要素の正確な再描画に広く利用されている。 にもかかわらず、既存の手法は複数のLoRAを効果的に構成する上で、特に統合するLoRAの数が増え、複雑な画像の作成を妨げているため、課題に直面している。 本稿では,デコード中心の観点からマルチロラ合成について検討する。 我々は,各聴覚ステップで異なるLoRAを交互に切り替えるLoRA Switchと,より密着的な画像合成を導くためにすべてのLoRAを同時に組み込むLoRA Compositeの2つのトレーニングフリー手法を提案する。 提案手法を評価するため,本研究の一環として,新しい総合的なテストベッドであるComposeLoRAを構築した。 480の合成セットを持つ多様なLoRAカテゴリが特徴である。 gpt-4vに基づく評価フレームワークを用いて,本手法のベースラインよりも性能が明らかに向上し,特に構成中のロラス数の増加が顕著であることを示す。

関連論文リスト

• Merging LoRAs like Playing LEGO: Pushing the Modularity of LoRA to Extremes Through Rank-Wise Clustering [35.54018186415654]
  Low-Rank Adaptation (LoRA) は、様々なドメインに最適化された大規模言語モデル(LLM)の一般的なテクニックとして登場した。 LoRA合成の既存の方法は、主に追加の訓練を必要とするタスク固有の適応に焦点を当てている。 本稿では,LoRAにおける各ランクに対応するパラメータが独立単位として機能する最小意味単位(MSU)の概念を紹介する。 我々は、異なるLoRAから$k$のクラスタにMSUをグループ化することで、ランクワイズパラメータクラスタリングを行うLoRA-LEGOフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T15:08:41Z)
• Retrieval-Augmented Mixture of LoRA Experts for Uploadable Machine Learning [57.36978335727009]
  Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)を微調整する効率的な方法を提供する。 本稿では,入力プロンプトに基づいて複数のLoRAを適応的に検索・構成するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T05:24:41Z)
• Compress then Serve: Serving Thousands of LoRA Adapters with Little Overhead [41.31302904190149]
  低ランク適応(LoRA)を用いた微調整型大規模言語モデルが一般的となっている。 本稿では,LoRA固有のスケーリング行列と組み合わせた共有ベースにLoRAを共同圧縮する手法を提案する。 最大500台のLoRAによる実験では、圧縮されたLoRAは大きなスループット向上を提供しながら性能を保っていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T15:21:35Z)
• Mixture of LoRA Experts [87.50120181861362]
  本稿では,階層的制御と未分散分岐選択を利用する LoRA Experts (MoLE) アプローチを提案する。 MoLEアプローチは直接算術マージよりも優れたLoRA融合性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T11:59:53Z)
• CLoRA: A Contrastive Approach to Compose Multiple LoRA Models [44.037664077117945]
  Low-Rank Adaptations (LoRA) は画像生成の分野で強力で一般的な技術として登場した。 CLoRAは、複数の概念をシームレスにブレンドして、さまざまな概念を1つのイメージでキャプチャする問題に対処する。 本手法は,LoRAの特性を反映した合成画像の作成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T18:58:43Z)
• Implicit Style-Content Separation using B-LoRA [61.664293840163865]
  一つの画像のスタイルとコンテンツコンポーネントを暗黙的に分離する手法であるB-LoRAを紹介する。 SDXLのアーキテクチャをLoRAと組み合わせて解析することにより、2つのブロックのLoRA重みを共同で学習することで、スタイル・コンテント分離を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T17:20:21Z)
• LoRA-Flow: Dynamic LoRA Fusion for Large Language Models in Generative Tasks [72.88244322513039]
  LoRAは、ダウンストリームタスクやドメイン毎に大きな言語モデル(LLM)をカスタマイズするために軽量モジュールを使用している。 動的重みを利用して異なるLoRAの影響を調整するLoRA-Flowを提案する。 6つの生成タスクに対する実験により、我々の手法はタスクレベルの融合重みでベースラインを一貫して上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T04:41:25Z)
• LoraRetriever: Input-Aware LoRA Retrieval and Composition for Mixed Tasks in the Wild [76.67343971195267]
  Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)を微調整するための効率的なソリューションを提供する。 LoraRetrieverは、入力プロンプトに従って複数のLoRAを適応的に検索して構成する検索テーマ構成フレームワークである。 実験結果から、LoraRetrieverは一貫してベースラインを上回っていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T15:02:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。