Orthogonal Finetuning (OFT)
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Orthogonal Finetuning (OFT)
简介 :
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。
需求人群 :
["文本到图像生成","图像合成","条件图像生成"]
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使用场景
使用少量样本微调DALL-E,生成指定主题的图像
结合文字、参考图和控制信号,生成高质量、可控的图像
避免微调过程中模型生成能力的退化
产品特色
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
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