Gentech Lab

DEADiff: An Efficient Stylization Diffusion Model with Disentangled Representations #style_transfer #paper

Статья (март 2024) про стилизацию картинок в задачах text-2-image и image-2-image.
Основано на модели Stable Diffusion v1.5, работает в режиме инференса, обучение не требуется.

Используется дополнительный адаптер (Q-former), который принимает на вход CLIP-эмбединг исходной картинки, обучаемый массив токенов, и текст "Style"/"Content" (в зависимости от задачи). Полученные эмбединги направляются (через cross-attention) в разные блоки U-net (контент — в узкую часть, стиль — в части с высоким разрешением).

Для обучения использовался закрытый датасет (сгенерированный через Midjourney на специально подготовленных текстовых промптах). Q-former обучается в нескольких режимах: "только стиль", "только контент", и специальный режим реконструкции исходной картинки, когда она же сама подается и в качестве стиля, и в качестве объекта.

Сделана дополнительная оптимизация вычислений: 2 отдельных слоя cross-attention объединены в один слой, который обрабатывает за один проход сконкатенированные эмбединги картинки и текста.

Возможна комбинация с любыми вариантами ControlNet (для версии SD v1.5), например, с картами глубины, Возможно смешивание разных стилей путем простого сложения их эмбедингов.

🤗HF
🔥Project Page
💻Github
📜Paper

@gentech_lab

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/tw/gentech_lab.com/86

317 viewsNov 21 at 20:07

DEADiff: An Efficient Stylization Diffusion Model with Disentangled Representations #style_transfer #paper

Статья (март 2024) про стилизацию картинок в задачах text-2-image и image-2-image.
Основано на модели Stable Diffusion v1.5, работает в режиме инференса, обучение не требуется.

Используется дополнительный адаптер (Q-former), который принимает на вход CLIP-эмбединг исходной картинки, обучаемый массив токенов, и текст "Style"/"Content" (в зависимости от задачи). Полученные эмбединги направляются (через cross-attention) в разные блоки U-net (контент — в узкую часть, стиль — в части с высоким разрешением).

Для обучения использовался закрытый датасет (сгенерированный через Midjourney на специально подготовленных текстовых промптах). Q-former обучается в нескольких режимах: "только стиль", "только контент", и специальный режим реконструкции исходной картинки, когда она же сама подается и в качестве стиля, и в качестве объекта.

Сделана дополнительная оптимизация вычислений: 2 отдельных слоя cross-attention объединены в один слой, который обрабатывает за один проход сконкатенированные эмбединги картинки и текста.

Возможна комбинация с любыми вариантами ControlNet (для версии SD v1.5), например, с картами глубины, Возможно смешивание разных стилей путем простого сложения их эмбедингов.

🤗HF
🔥Project Page
💻Github
📜Paper

@gentech_lab