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ACL
零样本知识组合的统一框架
通过提出一个新的框架，对领域知识和适配器层进行零样本模块组合，我们进行了全面的基准研究，结果表明集成方法以及简单的加权方法在组合模块方面的有效性。
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5 months ago
具有预训练视觉语言模型的类别增量学习
通过在图像编码器之后或文本编码器之前在预训练的 CLIP 模型上增加附加层，我们提出了一种利用预训练视觉 - 语言模型进行进一步调整的方法，从而使其能够适应新任务而不仅仅是零样本学习。我们对线性适配器、自注意适配器以及修改 CLIP 文本编
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8 months ago
在任何场景中生成任何物体
我们提出了一种简单高效的数据增强训练策略，通过插入适配器层来引导扩散模型仅专注于对象身份，使得我们的模型具备控制每个生成个性化对象的位置和大小的能力，并提出了区域引导抽样技术来保持生成图像的质量和保真度。
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a year ago
InstantBooth: 个性化文本图像生成（无测试时间微调）
提出了一种名为 InstantBooth 的方法，该方法通过学习图像概念的文本标记和适配层，无需进行测试时间微调即可实现文本引导图像个性化生成，并在语言 - 图像对齐、图像保真度和身份保护等方面获得了竞争性结果，速度快 100 倍。
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a year ago
多语言领域自适应翻译：通过适配器解耦语言和领域信息
本文研究了在机器翻译领域中适配器的组成方法，旨在实现多领域和多语言（全资源场景）的参数效率适配，或在无法提供特定语言对的平行数据（部分资源场景）中的跨语言转移。适配器通常由语言特定的适配器和领域特定的适配器组成，但这篇论文发现了将两种适配器
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3 years ago
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