AbstractDL

CoRe: лучший способ "клонирования" внешности или концепта при помощи диффузии

Существует 3 больших направления для клонирования внешности:
1. Обучение отдельного текстового эмбеддинга (Textual Inversion)
2. Дообучение UNet (DreamBooth)
3. IP-adapters

В этой работе (не впервые) попробовали скрестить Textual Inversion и DreamBooth, но на этот раз сделали это по-умному. Оказывается, что вот этот выученный "псевдотекстовый" эмбеддинг спецтокена концепта очень странный — у него большая норма, а ещё он перетягивает всё внимание на себя (см. картинку), искажая аутпуты на соседних токенах (в энкодере). Такая особенность выученных эмбеддингов ломает не только качество генерации, но и понимание сложных промптов.

Чтобы решить эту проблему, авторы предлагают хитрую регуляризацию — косинусное "стягивание" эмбеддингов на выходе текстового энкодера между обычным промптом без спецтокена концепта и таким же промптом со спецтокеном. Дополнительно они через MSE лосс минимизируют искажение attention-масок на слоях UNet (между двумя вариантами промптов). А чтобы победить неконтролируемый рост нормы эмбеддинга концепта, они его рескейлят на каждом шаге оптимизации. Само обучение делят на две части — сначала учат эмбеддинги, а потом уже размораживают UNet.

Судя по примерам и метрикам, это намного превосходит всё, что было раньше! Код обещают скоро выложить, но идея настолько простая, что её можно и самому быстренько имплементировать.

Статья

www.group-telegram.com/cn/abstractDL.com/288

8.3K viewsSep 2, 2024 at 17:37

CoRe: лучший способ "клонирования" внешности или концепта при помощи диффузии

Существует 3 больших направления для клонирования внешности:
1. Обучение отдельного текстового эмбеддинга (Textual Inversion)
2. Дообучение UNet (DreamBooth)
3. IP-adapters

В этой работе (не впервые) попробовали скрестить Textual Inversion и DreamBooth, но на этот раз сделали это по-умному. Оказывается, что вот этот выученный "псевдотекстовый" эмбеддинг спецтокена концепта очень странный — у него большая норма, а ещё он перетягивает всё внимание на себя (см. картинку), искажая аутпуты на соседних токенах (в энкодере). Такая особенность выученных эмбеддингов ломает не только качество генерации, но и понимание сложных промптов.

Чтобы решить эту проблему, авторы предлагают хитрую регуляризацию — косинусное "стягивание" эмбеддингов на выходе текстового энкодера между обычным промптом без спецтокена концепта и таким же промптом со спецтокеном. Дополнительно они через MSE лосс минимизируют искажение attention-масок на слоях UNet (между двумя вариантами промптов). А чтобы победить неконтролируемый рост нормы эмбеддинга концепта, они его рескейлят на каждом шаге оптимизации. Само обучение делят на две части — сначала учат эмбеддинги, а потом уже размораживают UNet.

Судя по примерам и метрикам, это намного превосходит всё, что было раньше! Код обещают скоро выложить, но идея настолько простая, что её можно и самому быстренько имплементировать.

Статья

BY AbstractDL