针对扩散模型的个人化方法改进
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v1
摘要
扩散模型已展示出惊人的图像生成能力。文本嵌入和 Dreambooth 等个人化方法通过特定图像增强模型的个性化，从而实现基于多样化文本语境生成特定对象的图像。我们提出的方法旨在在新信息集成期间保留模型的原始知识，实现更优的结果，同时相较于 Dreambooth 和文本嵌入所需更少的训练时间。
关键词
引用
@article{arxiv.2407.05312,
title = {An Improved Method for Personalizing Diffusion Models},
author = {Yan Zeng and Masanori Suganuma and Takayuki Okatani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05312},
year = {2024}
}