Notice: file_put_contents(): Write of 2094 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 10286 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 AbstractDL | Telegram Webview: abstractDL/288 -
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.
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.
In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. You may recall that, back when Facebook started changing WhatsApp’s terms of service, a number of news outlets reported on, and even recommended, switching to Telegram. Pavel Durov even said that users should delete WhatsApp “unless you are cool with all of your photos and messages becoming public one day.” But Telegram can’t be described as a more-secure version of WhatsApp. Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media.
from hk
