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En este artículo, presentamos un marco UniCombine que permite la generación consistente de imágenes mediante la combinación eficaz de diversas condiciones (indicaciones de texto, mapas espaciales, imágenes de referencia, etc.) con el objetivo de mejorar la controlabilidad de los modelos de difusión en el campo de la generación de imágenes. UniCombine se basa en DiT (Difusión con Transformación de Imagen) e introduce un novedoso mecanismo de Atención Condicional MMDiT y un módulo LoRA (Adaptación de Bajo Rango) aprendible, de modo que puede operar con o sin aprendizaje. Además, realizamos experimentos con un nuevo conjunto de datos, SubjectSpatial200K, que incluye diversas condiciones y demostramos que alcanza un rendimiento de vanguardia.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se presenta un nuevo marco, UniCombine, para controlar la generación de imágenes combinando eficazmente varias condiciones (texto, información espacial, imágenes, etc.)
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Aumente la eficiencia con la implementación de UniCombine basada en LoRA que puede funcionar sin aprendizaje
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Se lanza un nuevo conjunto de datos SubjectSpatial200K para la generación de imágenes de múltiples condiciones
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Presentar resultados experimentales que muestren un rendimiento superior al de los métodos existentes.
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Limitations:
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El tamaño del conjunto de datos SubjectSpatial200K deberá ampliarse aún más en el futuro.
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Se necesitan más investigaciones sobre los problemas de consistencia que pueden surgir al combinar diferentes condiciones.
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Se necesitan más investigaciones sobre el rendimiento de generalización del marco propuesto a otros modelos de difusión u otros tipos de entradas condicionales.
