論文の概要: LoRACLR: Contrastive Adaptation for Customization of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09622v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 18:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:04.608476
• Title: LoRACLR: Contrastive Adaptation for Customization of Diffusion Models
• Title（参考訳）: LoRACLR: 拡散モデルのカスタマイズのための対照的な適応
• Authors: Enis Simsar, Thomas Hofmann, Federico Tombari, Pinar Yanardag,
• Abstract要約: LoRACLRは、複数のLoRAモデルを単一の統一モデルにマージする、マルチコンセプト画像生成の新しいアプローチである。 LoRACLRは、これらのモデルの重み空間を整列し、マージするために対照的な目的を使い、干渉を最小限にしながら互換性を確保する。 本結果は,複数の概念を正確にマージし,パーソナライズされた画像生成能力を向上する上で,LoRACLRの有効性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.70911549650579
• License:
• Abstract: Recent advances in text-to-image customization have enabled high-fidelity, context-rich generation of personalized images, allowing specific concepts to appear in a variety of scenarios. However, current methods struggle with combining multiple personalized models, often leading to attribute entanglement or requiring separate training to preserve concept distinctiveness. We present LoRACLR, a novel approach for multi-concept image generation that merges multiple LoRA models, each fine-tuned for a distinct concept, into a single, unified model without additional individual fine-tuning. LoRACLR uses a contrastive objective to align and merge the weight spaces of these models, ensuring compatibility while minimizing interference. By enforcing distinct yet cohesive representations for each concept, LoRACLR enables efficient, scalable model composition for high-quality, multi-concept image synthesis. Our results highlight the effectiveness of LoRACLR in accurately merging multiple concepts, advancing the capabilities of personalized image generation.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージのカスタマイズの最近の進歩により、高忠実でコンテキストに富んだパーソナライズされた画像の生成が可能となり、様々なシナリオに特定の概念が現れるようになった。 しかし、現在の手法は複数のパーソナライズされたモデルを組み合わせることに苦慮しており、しばしば属性の絡み合いや、概念の特異性を維持するために個別のトレーニングを必要としている。 異なる概念のために微調整された複数のLoRAモデルを,個別の微調整を伴わない単一の統一モデルにマージする,マルチコンセプト画像生成のための新しいアプローチであるLoRACLRを提案する。 LoRACLRは、これらのモデルの重み空間を整列し、マージするために対照的な目的を使い、干渉を最小限にしながら互換性を確保する。 LoRACLRは、各概念に対して明確な凝集表現を強制することにより、高品質でマルチコンセプトな画像合成のための効率的でスケーラブルなモデル合成を可能にする。 本結果は,複数の概念を正確にマージし,パーソナライズされた画像生成能力を向上する上で,LoRACLRの有効性を強調した。

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