ضبط مخصص متعدد المفاهيم

Its standout feature is composing several newly learned concepts together in one generated scene.

تم إصدار Custom Diffusion بواسطة باحثي Adobe وCMU في عام 2022، وهو يخصص نماذج مثل Stable Diffusion دون إعادة تدريب الشبكة بأكملها. وبدلاً من تحديث كل وزن، اكتشفت أن تحديث شريحة صغيرة فقط، ومصفوفات إسقاط المفتاح والقيمة في طبقات الانتباه المتقاطع، يكفي لاستيعاب مفهوم جديد من 4 إلى 20 صورة تقريبًا. يؤدي هذا إلى الحفاظ على الضبط السريع (بالدقائق) والتخزين الصغير (بالميجابايت بدلاً من الجيجابايت). والأهم من ذلك، أنه يمكنه تعلم مفاهيم متعددة في وقت واحد من خلال التدريب المشترك أو عن طريق دمج المفاهيم المدربة بشكل منفصل باستخدام التحسين المقيد. يتيح لك ذلك المطالبة، على سبيل المثال، بجلوس قطتك المحددة على كرسي المصمم الخاص بك، وهو أمر يصعب دمجه في الأساليب ذات المفهوم الواحد.