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。
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