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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16843v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 02:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:57.156616
• 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）: 107.83002438126832
• License:
• 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. The code, benchmarks, LoRA weights, and all evaluation details are available on our project website: https://maszhongming.github.io/Multi-LoRA-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,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。 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ることで,本手法が一般的なベースラインよりも高い性能向上を示した。 コード、ベンチマーク、LoRAの重み、およびすべての評価の詳細は、プロジェクトのWebサイトで公開されています。

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