यह परियोजना रिपोर्ट कैल्विन और हॉब्स कॉमिक्स डेटासेट का उपयोग करके स्थिर प्रसार मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करने की प्रक्रिया का सारांश प्रस्तुत करती है। इसका लक्ष्य शैली स्थानांतरण करना है, एक मनमाना इनपुट चित्र को कैल्विन और हॉब्स कॉमिक्स शैली में रूपांतरित करना है। कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए, हमने लो रैंक अडेप्टेशन (LoRA) का उपयोग करके स्थिर-प्रसार-v1.5 को प्रशिक्षित किया है, और प्रसार प्रक्रिया को U-net में एक वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAE) द्वारा नियंत्रित किया जाता है। प्रशिक्षण समय और इनपुट डेटा की गुणवत्ता को ध्यान में रखते हुए, परिणाम देखने में आकर्षक हैं।
