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Dans cet article, nous présentons un framework UniCombine permettant la génération d'images cohérentes en combinant efficacement diverses conditions (invites textuelles, cartes spatiales, images de référence, etc.) afin d'améliorer la contrôlabilité des modèles de diffusion dans le domaine de la génération d'images. UniCombine est basé sur la technologie DiT (Diffusion avec Transformation d'Image) et introduit un nouveau mécanisme d'Attention Conditionnelle MMDiT et un module LoRA (Adaptation de Bas Rang) apprenable, lui permettant de fonctionner avec ou sans apprentissage. De plus, nous menons des expériences sur un nouveau jeu de données SubjectSpatial200K incluant diverses conditions et démontrons qu'il atteint des performances de pointe.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nouveau cadre, UniCombine, est présenté pour contrôler la génération d'images en combinant efficacement diverses conditions (texte, informations spatiales, images, etc.)
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Augmentez l'efficacité avec l'implémentation d'UniCombine basée sur LoRA qui peut fonctionner sans apprentissage
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Publication d'un nouvel ensemble de données SubjectSpatial200K pour la génération d'images multi-conditions
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Présenter des résultats expérimentaux montrant des performances supérieures aux méthodes existantes
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Limitations:
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La taille de l’ensemble de données SubjectSpatial200K doit être encore étendue à l’avenir.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les problèmes de cohérence qui peuvent survenir lors de la combinaison de différentes conditions.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation du cadre proposé à d’autres modèles de diffusion ou à d’autres types d’entrées conditionnelles.
