Jul, 2023
面向领域无关的调节编码器，用于快速个性化文本到图像模型
Domain-Agnostic Tuning-Encoder for Fast Personalization of Text-To-Image Models
Moab Arar, Rinon Gal, Yuval Atzmon, Gal Chechik, Daniel Cohen-Or...
TL;DR本文提出了一种基于编码器的文本到图像（T2I）个性化生成方法，使用一种对领域不敏感的对比度正则化技术来实现目标概念特征的高保真度，并将预测的嵌入值保持在可编辑的潜在空间区域，从而实现了基于 CLIP（一种联合学习图像和文本的新型表示方法）标记的最短距离。实验结果证明了我们方法的有效性和学习标记比未规范化模型预测的标记更具语义性的优点，并且比以前的方法更加灵活，表现出最先进的性能。