यह पत्र एक अत्याधुनिक छवि निर्माण मॉडल की प्रगति पर चर्चा करता है जो उपयोगकर्ता-परिभाषित विषय वस्तु (सामग्री) और शैली दोनों के साथ वैयक्तिकृत छवि निर्माण को सक्षम बनाता है। पिछले शोध ने अनुकूलन-आधारित विधियों का उपयोग करके निम्न-रैंक एडेप्टर (LoRA) को मर्ज करके वैयक्तिकरण हासिल किया, लेकिन यह दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है और स्मार्टफोन जैसे संसाधन-विवश उपकरणों पर वास्तविक समय के उपयोग के लिए अनुपयुक्त है। इस समस्या को संबोधित करने के लिए, यह पत्र एक LoRA$.$rar विधि का प्रस्ताव करता है जो छवि गुणवत्ता में सुधार करते हुए विलय प्रक्रिया को 4,000x से अधिक तेज करता है। विविध सामग्री-शैली LoRA युग्मों पर एक हाइपरनेटवर्क को पूर्व-प्रशिक्षित करके, हम एक कुशल विलय रणनीति सीखते हैं जो नई सामग्री-शैली युग्मों के लिए सामान्यीकृत होती है, एमएलएलएम और मानवीय मूल्यांकन दर्शाते हैं कि हमारी पद्धति, विषय-वस्तु और शैली निष्ठा दोनों में अत्याधुनिक पद्धति से बेहतर प्रदर्शन करती है।
