論文の概要: An Improved Method for Personalizing Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05312v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 09:52:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 20:17:13.057266
- Title: An Improved Method for Personalizing Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルのパーソナライズ法の改良
- Authors: Yan Zeng, Masanori Suganuma, Takayuki Okatani,
- Abstract要約: 拡散モデルは印象的な画像生成能力を示している。
テキストインバージョンやドリームブートのようなパーソナライズされたアプローチは、特定の画像を用いたモデルのパーソナライゼーションを強化する。
提案手法は,新たな情報統合におけるモデルの本来の知識を維持することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.20529652769131
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion models have demonstrated impressive image generation capabilities. Personalized approaches, such as textual inversion and Dreambooth, enhance model individualization using specific images. These methods enable generating images of specific objects based on diverse textual contexts. Our proposed approach aims to retain the model's original knowledge during new information integration, resulting in superior outcomes while necessitating less training time compared to Dreambooth and textual inversion.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは印象的な画像生成能力を示している。
テキストインバージョンやドリームブートのようなパーソナライズされたアプローチは、特定の画像を用いたモデルのパーソナライゼーションを強化する。
これらの方法では、多様なテキストコンテキストに基づいて、特定のオブジェクトの画像を生成することができる。
提案手法は,新たな情報統合中にモデルの本来の知識を維持することを目的としている。
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