Telegram Group & Telegram Channel
Implicit Style-Content Separation using B-LoRA #paper

Еще одна статья (март 2024) про генерацию картинок с заданными объектами в заданном стиле. Является развитием идеи ZipLoRA. Аналогично сделано на основе SDXL. И точно так же используется механизм LoRA, в инференсе используются одновременно 2 обученных матрицы - одна для объекта, другая - для стиля.

В отличие от предыдущих подходов не требуется дополнительный этап дообучения двух матриц LoRA вместе, но каждую по отдельности (объект и стиль) - по-прежнему учить надо. Суть оптимизации заключается в том, что обученные матрицы LoRA накладываются не на все блоки attention, а только на 2 конкретных, в одном из которых обрабатывается информация об объекте, а в другом - о стиле. Авторы провели подробное исследование, чтобы найти в каких именно блоках attention-а это происходит. Основная часть статьи - как раз обоснование выбора этих блоков.

Есть репозиторий с кодом, код запускается и работает, результаты из статьи в немного худшем качестве, но воспроизводятся. Есть демо на HF, с некоторым набором предварительно обученных моделей.

В качестве недостатка можно отметить, что под стилем понимался цвет объекта, из чего следует проблема (которую сами же авторы и отмечают), что стиль, заключенный не в цвете, а, например, в форме объекта - может оказаться в других блоках, и тогда метод не сработает.

🤗HF demo
💻Github
📜Paper

@gentech_lab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/gentech_lab/37
Create:
Last Update:

Implicit Style-Content Separation using B-LoRA #paper

Еще одна статья (март 2024) про генерацию картинок с заданными объектами в заданном стиле. Является развитием идеи ZipLoRA. Аналогично сделано на основе SDXL. И точно так же используется механизм LoRA, в инференсе используются одновременно 2 обученных матрицы - одна для объекта, другая - для стиля.

В отличие от предыдущих подходов не требуется дополнительный этап дообучения двух матриц LoRA вместе, но каждую по отдельности (объект и стиль) - по-прежнему учить надо. Суть оптимизации заключается в том, что обученные матрицы LoRA накладываются не на все блоки attention, а только на 2 конкретных, в одном из которых обрабатывается информация об объекте, а в другом - о стиле. Авторы провели подробное исследование, чтобы найти в каких именно блоках attention-а это происходит. Основная часть статьи - как раз обоснование выбора этих блоков.

Есть репозиторий с кодом, код запускается и работает, результаты из статьи в немного худшем качестве, но воспроизводятся. Есть демо на HF, с некоторым набором предварительно обученных моделей.

В качестве недостатка можно отметить, что под стилем понимался цвет объекта, из чего следует проблема (которую сами же авторы и отмечают), что стиль, заключенный не в цвете, а, например, в форме объекта - может оказаться в других блоках, и тогда метод не сработает.

🤗HF demo
💻Github
📜Paper

@gentech_lab

BY Gentech Lab






Share with your friend now:
group-telegram.com/gentech_lab/37

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

However, the perpetrators of such frauds are now adopting new methods and technologies to defraud the investors. Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups. Friday’s performance was part of a larger shift. For the week, the Dow, S&P 500 and Nasdaq fell 2%, 2.9%, and 3.5%, respectively. In view of this, the regulator has cautioned investors not to rely on such investment tips / advice received through social media platforms. It has also said investors should exercise utmost caution while taking investment decisions while dealing in the securities market. Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications.
from pl


Telegram Gentech Lab
FROM American