論文の概要: Contrastive Test-Time Composition of Multiple LoRA Models for Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19776v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 20:38:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.649857
• Title: Contrastive Test-Time Composition of Multiple LoRA Models for Image Generation
• Title（参考訳）: 画像生成のための複数LORAモデルの対比テスト時間構成
• Authors: Tuna Han Salih Meral, Enis Simsar, Federico Tombari, Pinar Yanardag,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA) はパーソナライズのための強力でポピュラーなテクニックとして登場した。 既存の手法は、異なるLoRAモデル内の注意機構が重なり合うため、しばしば不足する。 テスト時に複数のLoRAモデルのアテンションマップを更新することで,これらの制限に対処する,トレーニング不要なアプローチであるCLoRAを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.037664077117945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) has emerged as a powerful and popular technique for personalization, enabling efficient adaptation of pre-trained image generation models for specific tasks without comprehensive retraining. While employing individual pre-trained LoRA models excels at representing single concepts, such as those representing a specific dog or a cat, utilizing multiple LoRA models to capture a variety of concepts in a single image still poses a significant challenge. Existing methods often fall short, primarily because the attention mechanisms within different LoRA models overlap, leading to scenarios where one concept may be completely ignored (e.g., omitting the dog) or where concepts are incorrectly combined (e.g., producing an image of two cats instead of one cat and one dog). We introduce CLoRA, a training-free approach that addresses these limitations by updating the attention maps of multiple LoRA models at test-time, and leveraging the attention maps to create semantic masks for fusing latent representations. This enables the generation of composite images that accurately reflect the characteristics of each LoRA. Our comprehensive qualitative and quantitative evaluations demonstrate that CLoRA significantly outperforms existing methods in multi-concept image generation using LoRAs.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) はパーソナライズのための強力で一般的な手法として登場し、包括的リトレーニングなしで特定のタスクに対する事前学習画像生成モデルの効率的な適応を可能にする。 個々のトレーニング済みのLoRAモデルを採用することで、特定の犬や猫など、単一の概念を表現することができる一方で、複数のLoRAモデルを使用して、さまざまな概念を単一のイメージで捉えることは、依然として大きな課題である。 既存の方法は、主に異なるLoRAモデル内の注意機構が重なり合うため、ひとつの概念が完全に無視される場合(例えば、犬を省略する場合)や、概念が正しく結合されていない場合(例えば、1匹の猫と1匹の犬の代わりに2匹の猫のイメージを生成する場合)に原因となる。 CLoRAは、テスト時に複数のLoRAモデルのアテンションマップを更新し、アテンションマップを活用して、潜在表現を融合するためのセマンティックマスクを作成することで、これらの制限に対処するトレーニングフリーアプローチである。 これにより、各LoRAの特性を正確に反映した合成画像を生成することができる。 包括的質的および定量的評価により、CLoRAは、LoRAを用いたマルチコンセプト画像生成において、既存の手法よりも大幅に優れていることが示された。

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