論文の概要: HelloMeme: Integrating Spatial Knitting Attentions to Embed High-Level and Fidelity-Rich Conditions in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22901v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 11:00:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:35.281210
• Title: HelloMeme: Integrating Spatial Knitting Attentions to Embed High-Level and Fidelity-Rich Conditions in Diffusion Models
• Title（参考訳）: HelloMeme:拡散モデルにおける空間ニット注意点の埋め込み高レベルおよび忠実度リッチ条件への統合
• Authors: Shengkai Zhang, Nianhong Jiao, Tian Li, Chaojie Yang, Chenhui Xue, Boya Niu, Jun Gao,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ基礎モデルにアダプタを挿入する効果的な手法を提案する。 アダプタの性能を向上させる2次元特徴写像に関する注意機構を最適化する。 この作業は、大規模なテキスト・ツー・イメージモデルのトレーニング後のタスクに対する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.092870347722965
• License:
• Abstract: We propose an effective method for inserting adapters into text-to-image foundation models, which enables the execution of complex downstream tasks while preserving the generalization ability of the base model. The core idea of this method is to optimize the attention mechanism related to 2D feature maps, which enhances the performance of the adapter. This approach was validated on the task of meme video generation and achieved significant results. We hope this work can provide insights for post-training tasks of large text-to-image models. Additionally, as this method demonstrates good compatibility with SD1.5 derivative models, it holds certain value for the open-source community. Therefore, we will release the related code (\url{https://songkey.github.io/hellomeme}).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,基本モデルの一般化能力を保ちながら,複雑な下流タスクの実行を可能にする,テキスト・ツー・イメージ基盤モデルにアダプタを挿入する効果的な手法を提案する。 本手法の中核となる考え方は,2次元特徴写像に関連する注意機構を最適化し,アダプタの性能を向上させることである。 このアプローチはミームビデオ生成のタスクで検証され、重要な結果を得た。 この研究によって、大規模なテキスト・ツー・イメージモデルのトレーニング後のタスクに対する洞察が得られればと思っています。 さらに、SD1.5デリバティブモデルとの良好な互換性を示すため、オープンソースコミュニティにはある程度の価値がある。 したがって、関連するコード(\url{https://songkey.github.io/hellomeme})をリリースします。

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