Continual Diffusion

C-LoRA는 텍스트에서 이미지로 확산 모델을 개선하여 지속적인 맞춤화를 가능하게 하고 이전 개념을 잊지 않고 세부적인 개념을 순차적으로 학습할 수 있게 합니다. 이 방법은 사용자 데이터를 재생할 필요가 없고 지속적으로 자체 정규화된 저순위 적응을 도입합니다.

주요 특징

• 지속적인 학습: C-LoRA는 텍스트에서 이미지로 확산 모델을 지속적으로 맞춤화할 수 있어 이전 개념을 잊지 않고 새로운 개념을 순차적으로 학습할 수 있습니다.
• 저순위 적응: 이 방법은 교차 주의 모듈에서 지속적이고 자체 조절되는 저순위 가중치 적응을 사용하여 모델 매개변수를 업데이트합니다.
• 랜덤 특징 초기화: C-LoRA는 맞춤형 토큰을 랜덤 특징으로 초기화하고 프롬프트에서 개념 이름을 제거하여 모델 유연성을 향상합니다.

사례

• 모바일 앱: 모바일 앱은 새로운 맞춤형 개념을 순차적으로 학습하여 사용자가 이전에 학습한 개념의 사진을 나중에 생성할 수 있습니다.
• 세부화된 맞춤화: C-LoRA를 사용하면 텍스트에서 이미지로 모델을 세부화하여 구체적인 사항이 중요한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.
• 개념 학습 및 생성: 이 방법을 사용하여 모델에 새로운 개념을 가르치고 그 개념을 기반으로 이미지를 생성할 수 있습니다.

결론

C-LoRA 방법은 새로운 개념을 순차적으로 학습하여 텍스트에서 이미지로 확산 모델을 지속적으로 맞춤화할 수 있으므로 치명적인 망각 문제를 극복할 수 있습니다. C-LoRA는 최첨단 결과를 보여주며 이미지 분류에서 지속적인 학습과 텍스트에서 이미지로 생성에서 지속적인 맞춤화를 포함하여 광범위한 응용 프로그램에 적합한 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.