Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Chuyển đổi phong cách sang truyện tranh Calvin và Hobbes bằng cách sử dụng Stable Diffusion

Created by
  • Haebom

Tác giả

Asvin Kumar Venkataramanan, Sloke Shrestha, Sundar Sripada Venugopalaswamy Sriraman

Phác thảo

Báo cáo dự án này tóm tắt quá trình tinh chỉnh mô hình Khuếch tán Ổn định (Stable Diffusion) sử dụng tập dữ liệu truyện tranh Calvin và Hobbes. Mục tiêu là thực hiện chuyển đổi phong cách, biến đổi một hình ảnh đầu vào tùy ý thành phong cách truyện tranh Calvin và Hobbes. Để tinh chỉnh hiệu quả, chúng tôi đã huấn luyện stable-diffusion-v1.5 bằng phương pháp Thích ứng Hạng Thấp (LoRA), và quá trình khuếch tán được xử lý bởi Bộ mã hóa Tự động Biến thiên (VAE) trong U-net. Xét về thời gian huấn luyện và chất lượng dữ liệu đầu vào, kết quả thu được rất hấp dẫn về mặt hình ảnh.

Takeaways, Limitations

_____T70686____-: Chúng tôi trình bày một phương pháp tinh chỉnh hiệu quả cho một mô hình khuếch tán ổn định sử dụng LoRA, chứng minh rằng nó có thể đạt được kết quả chuyển đổi phong cách tốt ngay cả với bộ dữ liệu và thời gian đào tạo hạn chế. Chúng tôi cũng trình bày một phương pháp thực tế cho các tác vụ chuyển đổi phong cách cụ thể, chẳng hạn như phong cách truyện tranh Calvin và Hobbes.
_____T70687____-: Mô tả chi tiết về quy mô và chất lượng của tập dữ liệu được sử dụng còn thiếu sót. Do không cung cấp các số liệu đánh giá hiệu suất khách quan, kết quả chỉ dựa trên các đánh giá định tính. Việc xác thực hiệu suất tổng quát hóa trên các hình ảnh thuộc các phong cách khác nhau còn thiếu sót. Do tính chất của báo cáo, thông tin kỹ thuật chi tiết và thông tin về thiết lập thử nghiệm còn hạn chế.
👍