释放双眼，带上耳机，听听看~！
OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型
Orthogonal Finetuning (OFT)官网链接地址：https://oft.wyliu.com/
网站默认显示语言：英语
Orthogonal Finetuning (OFT) 介绍
Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。
Orthogonal Finetuning (OFT)用户群体
文本到图像生成, 图像合成, 条件图像生成
个人形象定制, 社交媒体分享, 艺术创作
Orthogonal Finetuning (OFT)的核心功能
- 保持神经元之间的超球面能量不变
- 防止文本到图像模型的生成能力下降或模型坍塌
- 实现主体驱动的图像生成
- 实现可控的图像生成
本网站的内容主要来自互联网上的各种资源，仅供参考和信息分享之用，不代表本网站拥有相关版权或知识产权。如您认为内容侵犯您的权益，请联系我们，我们将尽快采取行动，包括删除或更正。
