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: |

In 2014, Pavel Durov fled the country after allies of the Kremlin took control of the social networking site most know just as VK. Russia's intelligence agency had asked Durov to turn over the data of anti-Kremlin protesters. Durov refused to do so. WhatsApp, a rival messaging platform, introduced some measures to counter disinformation when Covid-19 was first sweeping the world. "The inflation fire was already hot and now with war-driven inflation added to the mix, it will grow even hotter, setting off a scramble by the world’s central banks to pull back their stimulus earlier than expected," Chris Rupkey, chief economist at FWDBONDS, wrote in an email. "A spike in inflation rates has preceded economic recessions historically and this time prices have soared to levels that once again pose a threat to growth." For Oleksandra Tsekhanovska, head of the Hybrid Warfare Analytical Group at the Kyiv-based Ukraine Crisis Media Center, the effects are both near- and far-reaching. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted.
from us


Telegram Gentech Lab
FROM American