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यह शोधपत्र टेक्स्ट-टू-इमेज (T2I) प्रसार मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए टेक्स्ट से परे विभिन्न तौर-तरीकों को एकीकृत करने की एक विधि प्रस्तुत करता है। विशेष रूप से, हम डिफब्लेंडर, एक बहुविध T2I प्रसार मॉडल प्रस्तावित करते हैं जो मौजूदा सशर्त इनपुट को तीन तौर-तरीकों—संरचना, लेआउट और विशेषताओं—में वर्गीकृत करता है और उन्हें एक ही आर्किटेक्चर के भीतर संसाधित करता है। इसे मौजूदा पूर्व-प्रशिक्षित प्रसार मॉडल के मापदंडों को संशोधित किए बिना, केवल कुछ घटकों को अद्यतन करके, तीनों तौर-तरीकों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विभिन्न मात्रात्मक और गुणात्मक तुलनाओं के माध्यम से, हम प्रदर्शित करते हैं कि हमारा प्रस्तावित मॉडल कई सूचना स्रोतों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करता है और विस्तृत छवि संश्लेषण में इसके विविध अनुप्रयोग हैं। कोड और डेमो https://github.com/sungnyun/diffblender पर उपलब्ध हैं।
पाठ के अलावा विभिन्न तौर-तरीकों (संरचना, लेआउट, गुण) को एकीकृत करने से टी2आई मॉडल के प्रदर्शन में सुधार और छवि निर्माण को परिष्कृत करने की संभावना का पता चलता है।
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पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के मापदंडों को संशोधित किए बिना मल्टीमॉडल प्रसंस्करण संभव है, और कुशल मॉडल सीखना और प्रयोज्यता प्रस्तुत की जाती है।
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विभिन्न अनुप्रयोग क्षेत्रों में विस्तृत छवि संश्लेषण का समर्थन करने की संभावना प्रस्तुत करना।
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मौजूदा तरीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन के साथ एक नया मानक स्थापित करना।
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Limitations:
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इस शोधपत्र में Limitations का विशेष रूप से उल्लेख नहीं किया गया है। विभिन्न मोडैलिटी संयोजनों और जटिल छवि निर्माण के लिए इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए अतिरिक्त प्रयोगों और विश्लेषण की आवश्यकता हो सकती है।
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विशिष्ट मोडैलिटी संयोजनों के लिए प्रदर्शन में गिरावट की संभावना का निर्धारण करने के लिए अतिरिक्त शोध की आवश्यकता हो सकती है।
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प्रस्तावित मॉडल के सामान्यीकरण प्रदर्शन के आगे सत्यापन की आवश्यकता हो सकती है।
