論文の概要: TriLoRA: Integrating SVD for Advanced Style Personalization in Text-to-Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11236v1
- Date: Sat, 18 May 2024 09:29:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 18:48:01.273817
- Title: TriLoRA: Integrating SVD for Advanced Style Personalization in Text-to-Image Generation
- Title(参考訳): TriLoRA:テキスト・画像生成における高度なスタイルのパーソナライズのためのSVDの統合
- Authors: Chengcheng Feng, Mu He, Qiuyu Tian, Haojie Yin, Xiaofang Zhao, Hongwei Tang, Xingqiang Wei,
- Abstract要約: 本稿では,Singular Value DecompositionをLo-Rank Adaptation (LoRA)パラメータ更新戦略に統合する革新的な手法を提案する。
LoRAフレームワークにSVDを組み込むことで、オーバーフィッティングのリスクを効果的に低減できるだけでなく、モデル出力の安定性も向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.195293792493412
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As deep learning technology continues to advance, image generation models, especially models like Stable Diffusion, are finding increasingly widespread application in visual arts creation. However, these models often face challenges such as overfitting, lack of stability in generated results, and difficulties in accurately capturing the features desired by creators during the fine-tuning process. In response to these challenges, we propose an innovative method that integrates Singular Value Decomposition (SVD) into the Low-Rank Adaptation (LoRA) parameter update strategy, aimed at enhancing the fine-tuning efficiency and output quality of image generation models. By incorporating SVD within the LoRA framework, our method not only effectively reduces the risk of overfitting but also enhances the stability of model outputs, and captures subtle, creator-desired feature adjustments more accurately. We evaluated our method on multiple datasets, and the results show that, compared to traditional fine-tuning methods, our approach significantly improves the model's generalization ability and creative flexibility while maintaining the quality of generation. Moreover, this method maintains LoRA's excellent performance under resource-constrained conditions, allowing for significant improvements in image generation quality without sacrificing the original efficiency and resource advantages.
- Abstract(参考訳): ディープラーニング技術が進歩を続けるにつれ、画像生成モデル、特にStable Diffusionのようなモデルは、視覚芸術の創造に広く応用されている。
しかしながら、これらのモデルは、オーバーフィット、生成された結果の安定性の欠如、微調整プロセス中にクリエーターが求める機能を正確に把握する困難といった課題に直面していることが多い。
これらの課題に対応するために、画像生成モデルの微調整効率と出力品質を向上させることを目的とした、Singular Value Decomposition(SVD)をLo-Rank Adaptation(LoRA)パラメータ更新戦略に統合する革新的な手法を提案する。
SVDをLoRAフレームワークに組み込むことで、オーバーフィッティングのリスクを効果的に低減するだけでなく、モデル出力の安定性を高め、微妙でクリエーターが望む特徴調整をより正確に捉えることができる。
提案手法を複数のデータセット上で評価した結果,従来の微調整手法と比較して,生成の質を維持しながらモデルの一般化能力と創造的柔軟性を著しく向上することが示された。
さらに,資源制約条件下でのLORAの優れた性能を維持し,元の効率性と資源の優位性を損なうことなく画像生成品質を大幅に向上させることができる。
関連論文リスト
- Visual Autoregressive Modeling for Image Super-Resolution [14.935662351654601]
次世代の予測モデルとして, ISRフレームワークの視覚的自己回帰モデルを提案する。
大規模データを収集し、ロバストな生成先行情報を得るためのトレーニングプロセスを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-31T09:53:47Z) - Enhancing Diffusion Models for High-Quality Image Generation [0.0]
本稿では,拡散確率モデル(DDPM)と拡散確率モデル(DDIM)の総合的な実装,評価,最適化について述べる。
推論中、これらのモデルはランダムノイズを入力とし、高画質な画像を出力として繰り返し生成する。
この研究の背景にあるのは、さまざまなデータセットをまたいだリアルなイメージを生成可能な、効率的でスケーラブルな生成AIモデルの需要が高まっていることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T00:23:15Z) - Boosting Alignment for Post-Unlearning Text-to-Image Generative Models [55.82190434534429]
大規模な生成モデルは、大量のデータによって推進される印象的な画像生成能力を示している。
これはしばしば必然的に有害なコンテンツや不適切なコンテンツを生み出し、著作権の懸念を引き起こす。
学習しない反復ごとに最適なモデル更新を求めるフレームワークを提案し、両方の目的に対して単調な改善を確実にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T21:36:10Z) - Reward Incremental Learning in Text-to-Image Generation [26.64026346266299]
本稿では,計算オーバーヘッドを最小限に抑える方法であるReward Incremental Distillation(RID)を提案する。
実験結果から,RILシナリオにおける一貫した高次勾配生成の実現におけるRIDの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T10:54:33Z) - Advancing Diffusion Models: Alias-Free Resampling and Enhanced Rotational Equivariance [0.0]
拡散モデルは、モデルによって引き起こされたアーティファクトと、画像の忠実性に制限された安定性によって、依然として挑戦されている。
拡散モデルのUNetアーキテクチャにエイリアスフリー再サンプリング層を統合することを提案する。
CIFAR-10, MNIST, MNIST-Mなどのベンチマークデータを用いた実験の結果, 画像品質が一貫した向上を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T04:23:28Z) - Degradation-Guided One-Step Image Super-Resolution with Diffusion Priors [75.24313405671433]
拡散に基づく画像超解像法 (SR) は、事前訓練された大規模なテキスト・画像拡散モデルを先行として活用することにより、顕著な成功を収めた。
本稿では,拡散型SR手法の効率問題に対処する新しい一段階SRモデルを提案する。
既存の微調整戦略とは異なり、SR専用の劣化誘導低ランク適応 (LoRA) モジュールを設計した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T16:15:21Z) - YaART: Yet Another ART Rendering Technology [119.09155882164573]
そこで本研究では,ヒトの嗜好に適合する新しい生産段階のテキスト・ツー・イメージ拡散モデルYaARTを紹介した。
これらの選択がトレーニングプロセスの効率と生成された画像の品質にどのように影響するかを分析する。
高品質な画像の小さなデータセットでトレーニングされたモデルが、より大きなデータセットでトレーニングされたモデルとうまく競合できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T16:51:19Z) - TCIG: Two-Stage Controlled Image Generation with Quality Enhancement
through Diffusion [0.0]
画像生成における制御性と高品質を両立させる2段階の手法を提案する。
制御性と高品質を分離することにより,優れた結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T13:59:02Z) - Auto-regressive Image Synthesis with Integrated Quantization [55.51231796778219]
本稿では,条件付き画像生成のための多目的フレームワークを提案する。
CNNの帰納バイアスと自己回帰の強力なシーケンスモデリングが組み込まれている。
提案手法は,最先端技術と比較して,優れた多彩な画像生成性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T22:19:17Z) - A Generic Approach for Enhancing GANs by Regularized Latent Optimization [79.00740660219256]
本稿では,事前学習したGANを効果的かつシームレスに拡張できる,エミュレーティブモデル推論と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。
我々の基本的な考え方は、ワッサーシュタイン勾配流法を用いて与えられた要求に対する最適潜時分布を効率的に推算することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T05:22:50Z) - Characteristic Regularisation for Super-Resolving Face Images [81.84939112201377]
既存の顔画像超解像法(SR)は、主に人工的にダウンサンプリングされた低解像度(LR)画像の改善に焦点を当てている。
従来の非教師なしドメイン適応(UDA)手法は、未ペアの真のLRとHRデータを用いてモデルをトレーニングすることでこの問題に対処する。
これにより、視覚的特徴を構成することと、画像の解像度を高めることの2つのタスクで、モデルをオーバーストレッチする。
従来のSRモデルとUDAモデルの利点を結合する手法を定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-30T16:27:24Z)
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。