group-telegram.com/gentech_lab/37
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.
📜Paper
@gentech_lab