論文の概要: AC-LoRA: Auto Component LoRA for Personalized Artistic Style Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02231v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 02:56:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:58:02.187470
• Title: AC-LoRA: Auto Component LoRA for Personalized Artistic Style Image Generation
• Title（参考訳）: AC-LoRA:パーソナライズされたアートスタイル画像生成のための自動コンポーネントロラ
• Authors: Zhipu Cui, Andong Tian, Zhi Ying, Jialiang Lu,
• Abstract要約: AC-LoRAは、LoRA行列の信号成分とノイズ成分を自動的に分離し、高速で効率的なパーソナライズされた芸術的スタイルの画像生成を可能にする。 結果は、FID、CLIP、DINO、ImageRewardを用いて検証され、平均9%の改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2820583483778045
• License:
• Abstract: Personalized image generation allows users to preserve styles or subjects of a provided small set of images for further image generation. With the advancement in large text-to-image models, many techniques have been developed to efficiently fine-tune those models for personalization, such as Low Rank Adaptation (LoRA). However, LoRA-based methods often face the challenge of adjusting the rank parameter to achieve satisfactory results. To address this challenge, AutoComponent-LoRA (AC-LoRA) is proposed, which is able to automatically separate the signal component and noise component of the LoRA matrices for fast and efficient personalized artistic style image generation. This method is based on Singular Value Decomposition (SVD) and dynamic heuristics to update the hyperparameters during training. Superior performance over existing methods in overcoming model underfitting or overfitting problems is demonstrated. The results were validated using FID, CLIP, DINO, and ImageReward, achieving an average of 9% improvement.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた画像生成は、提供された小さな画像のスタイルや主題を保存し、さらなる画像生成を可能にする。 大規模なテキスト・画像モデルの発展に伴い、ローランク適応(LoRA)のようなパーソナライズのために、これらのモデルを効率的に微調整する多くの技術が開発されている。 しかし、LoRAベースの手法は、満足な結果を得るためにランクパラメータを調整するという課題に直面していることが多い。 この課題に対処するため,AutoComponent-LoRA (AC-LoRA) が提案され,LoRA行列の信号成分と雑音成分を自動的に分離し,高速かつ効率的なパーソナライズされた芸術的スタイルの画像生成を実現する。 本手法は,Singular Value Decomposition (SVD) と動的ヒューリスティックスに基づいて,トレーニング中のハイパーパラメータを更新する。 モデルの過度な適合や過度な適合を克服する既存手法よりも優れた性能を示す。 結果は、FID、CLIP、DINO、ImageRewardを用いて検証され、平均9%の改善が得られた。

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