論文の概要: UnZipLoRA: Separating Content and Style from a Single Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04465v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 18:59:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:40:21.738123
- Title: UnZipLoRA: Separating Content and Style from a Single Image
- Title（参考訳）: UnZipLoRA: 単一のイメージからコンテンツとスタイルを分離する
- Authors: Chang Liu, Viraj Shah, Aiyu Cui, Svetlana Lazebnik,
- Abstract要約: UnZipLoRAは、イメージを構成対象とスタイルに分解する方法である。
UnZipLoRAは、両方のLoRAを同時にトレーニングすることで、これらの要素を単一のイメージから切り離す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.61595725708187
- License:
- Abstract: This paper introduces UnZipLoRA, a method for decomposing an image into its constituent subject and style, represented as two distinct LoRAs (Low-Rank Adaptations). Unlike existing personalization techniques that focus on either subject or style in isolation, or require separate training sets for each, UnZipLoRA disentangles these elements from a single image by training both the LoRAs simultaneously. UnZipLoRA ensures that the resulting LoRAs are compatible, i.e., they can be seamlessly combined using direct addition. UnZipLoRA enables independent manipulation and recontextualization of subject and style, including generating variations of each, applying the extracted style to new subjects, and recombining them to reconstruct the original image or create novel variations. To address the challenge of subject and style entanglement, UnZipLoRA employs a novel prompt separation technique, as well as column and block separation strategies to accurately preserve the characteristics of subject and style, and ensure compatibility between the learned LoRAs. Evaluation with human studies and quantitative metrics demonstrates UnZipLoRA's effectiveness compared to other state-of-the-art methods, including DreamBooth-LoRA, Inspiration Tree, and B-LoRA.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,イメージを構成対象とスタイルに分解するUnZipLoRAを紹介し,二つの異なるLoRA(Low-Rank Adaptations)を表現した。
個別に主題やスタイルにフォーカスする既存のパーソナライズ手法とは異なり、UnZipLoRAは両方のLoRAを同時にトレーニングすることで、これらの要素を単一のイメージから切り離す。
UnZipLoRAは、結果のLoRAが互換性があることを保証する。
UnZipLoRAは、各主題のバリエーションを生成し、抽出したスタイルを新しい主題に適用し、元のイメージを再構成したり、新しいバリエーションを創り出すなど、個別に操作およびテクスチャ化を可能にする。
主題とスタイルの絡み合いの課題を解決するため、UnZipLoRAは、新しいプロンプト分離手法とカラムとブロック分離戦略を用いて、主題とスタイルの特性を正確に保存し、学習されたLoRA間の互換性を確保する。
人間の研究と測定値による評価は、DreamBooth-LoRA、Inspiration Tree、B-LoRAといった最先端の手法と比較してUnZipLoRAの有効性を示している。
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