論文の概要: Low-Rank Continual Personalization of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04891v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 12:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:58.214268
• Title: Low-Rank Continual Personalization of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルの低ランク連続パーソナライズ
• Authors: Łukasz Staniszewski, Katarzyna Zaleska, Kamil Deja,
• Abstract要約: 近年のDreamboothやLoRAのような拡散モデルのパーソナライズ手法は、微調整された事前学習モデルによって新しい概念を創出することができる。 これらのテクニックを連続したタスクに適用して、例えば新しいオブジェクトやスタイルを含むようにすることで、以前の知識を忘れてしまう。 本研究では,過去のタスクのアダプタにアクセスできない厳密な体制下での継続的カスタマイズの問題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5707423185282665
• License:
• Abstract: Recent personalization methods for diffusion models, such as Dreambooth and LoRA, allow fine-tuning pre-trained models to generate new concepts. However, applying these techniques across consecutive tasks in order to include, e.g., new objects or styles, leads to a forgetting of previous knowledge due to mutual interference between their adapters. In this work, we tackle the problem of continual customization under a rigorous regime with no access to past tasks' adapters. In such a scenario, we investigate how different adapters' initialization and merging methods can improve the quality of the final model. To that end, we evaluate the naive continual fine-tuning of customized models and compare this approach with three methods for consecutive adapters' training: sequentially merging new adapters, merging orthogonally initialized adapters, and updating only relevant task-specific weights. In our experiments, we show that the proposed techniques mitigate forgetting when compared to the naive approach. In our studies, we show different traits of selected techniques and their effect on the plasticity and stability of the continually adapted model. Repository with the code is available at https://github.com/luk-st/continual-lora.
• Abstract（参考訳）: 近年のDreamboothやLoRAのような拡散モデルのパーソナライズ手法は、微調整された事前学習モデルによって新しい概念を創出することができる。 しかし、新しいオブジェクトやスタイルを含むような連続的なタスクにこれらのテクニックを適用すると、アダプタ間の相互干渉により、以前の知識を忘れてしまう。 本研究では,過去のタスクのアダプタにアクセスできない厳密な体制下での継続的カスタマイズの問題に取り組む。 このようなシナリオにおいて、異なるアダプタの初期化とマージ手法が最終モデルの品質を向上する方法について検討する。 提案手法は, 逐次的に新しいアダプタをマージし, 直交初期化アダプタをマージし, 関連するタスク固有の重みのみを更新する3つの手法と比較する。 実験の結果,提案手法は, ナイーブアプローチと比較して, 忘れを軽減できることがわかった。 本研究では, 選択した技法の異なる特性と, 連続適応モデルの可塑性, 安定性に及ぼす効果について述べる。 コード付きリポジトリはhttps://github.com/luk-st/continual-lora.comで公開されている。

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