論文の概要: Break-for-Make: Modular Low-Rank Adaptations for Composable Content-Style Customization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19456v2
• Date: Sun, 31 Mar 2024 13:26:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 13:15:05.944677
• Title: Break-for-Make: Modular Low-Rank Adaptations for Composable Content-Style Customization
• Title（参考訳）: Break-for-Make: 構成可能なコンテンツスタイルのカスタマイズのためのモジュール型低ランク適応
• Authors: Yu Xu, Fan Tang, Juan Cao, Yuxin Zhang, Oliver Deussen, Weiming Dong, Jintao Li, Tong-Yee Lee,
• Abstract要約: コンテンツとスタイルのパラメータ空間を分離する学習フレームワークを提案する。 提案手法は,コンテンツスタイルとプロンプトのアライメントの観点から,最先端のシングル/マルチコンセプト学習パイプラインより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.170565112586374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized generation paradigms empower designers to customize visual intellectual properties with the help of textual descriptions by tuning or adapting pre-trained text-to-image models on a few images. Recent works explore approaches for concurrently customizing both content and detailed visual style appearance. However, these existing approaches often generate images where the content and style are entangled. In this study, we reconsider the customization of content and style concepts from the perspective of parameter space construction. Unlike existing methods that utilize a shared parameter space for content and style, we propose a learning framework that separates the parameter space to facilitate individual learning of content and style, thereby enabling disentangled content and style. To achieve this goal, we introduce "partly learnable projection" (PLP) matrices to separate the original adapters into divided sub-parameter spaces. We propose "break-for-make" customization learning pipeline based on PLP, which is simple yet effective. We break the original adapters into "up projection" and "down projection", train content and style PLPs individually with the guidance of corresponding textual prompts in the separate adapters, and maintain generalization by employing a multi-correspondence projection learning strategy. Based on the adapters broken apart for separate training content and style, we then make the entity parameter space by reconstructing the content and style PLPs matrices, followed by fine-tuning the combined adapter to generate the target object with the desired appearance. Experiments on various styles, including textures, materials, and artistic style, show that our method outperforms state-of-the-art single/multiple concept learning pipelines in terms of content-style-prompt alignment.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズドジェネレーションパラダイムは、いくつかの画像上で事前訓練されたテキスト・ツー・イメージのモデルをチューニングまたは適応することにより、デザイナーがテキスト記述の助けを借りて視覚的知的プロパティをカスタマイズすることを可能にする。 最近の研究は、コンテンツと詳細な視覚スタイルの両方を同時にカスタマイズするためのアプローチを探っている。 しかし、これらの既存のアプローチは、しばしばコンテンツとスタイルが絡み合った画像を生成する。 本研究では,パラメータ空間の構成の観点から,コンテンツとスタイル概念のカスタマイズを再考する。 コンテンツとスタイルの共有パラメータ空間を利用する既存の手法とは違って,コンテンツとスタイルの個別学習を容易にするために,パラメータ空間を分離した学習フレームワークを提案する。 この目的を達成するために、元のアダプタを分割したサブパラメータ空間に分割する「部分学習可能な投影」(PLP)行列を導入する。 PLPに基づく"ブレーク・フォー・メイク"なカスタマイズ学習パイプラインを提案する。 我々は、元のアダプタを「アッププロジェクション」と「ダウンプロジェクション」に分割し、個別に、個別のアダプタで対応するテキストプロンプトのガイダンスを用いて、コンテンツとスタイルのLPをトレーニングし、マルチ対応予測学習戦略を用いて一般化を維持する。 個別のトレーニング内容とスタイルのために分割されたアダプタに基づいて、コンテンツとスタイルのLPPを再構成し、その後、組み合わせたアダプタを微調整し、ターゲットオブジェクトを所望の外観で生成することで、エンティティパラメータ空間を作成する。 テクスチャ,素材,芸術的スタイルなど,さまざまなスタイルの実験により,本手法は,コンテンツスタイルとプロンプトのアライメントの観点から,最先端のシングル/マルチコンセプト学習パイプラインより優れていることが示された。

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