tg-me.com/hse_cs_opensource/103
Last Update:
PersonGenSampler
В репозитории представлен код для воспроизведения результатов работы по критическому анализу стратегий семплирования в text-to-image генерации с использованием диффузионных моделей. Авторы подробно рассматривают различные подходы: Mixed, Switching, Multi-stage, Masked sampling, а также сравнивают их с существующими решениями. В частности, предлагается использовать смешение траекторий генерации между концептом и его суперклассом, а также различные способы комбинирования guidance сигналов. В серии экспериментов на датасетах Dreambooth и различных бэкбонах (SD-2, SD-XL, PixArt-alpha) показано, что грамотно выбранная стратегия семплирования может заметно повысить соответствие изображе. Отдельное внимание уделено анализу вычислительных затрат различных методов. Результаты обобщены в виде практического фреймворка для выбора стратегии в зависимости от приоритетов. Работа будет полезна исследователям и инженерам, занимающимся генеративными моделями, а также разработчикам приложений в креативных индустриях и автоматизации контента.
статья | код
BY Открытый код ФКН ВШЭ
Share with your friend now:
tg-me.com/hse_cs_opensource/103