TPAMI2024.9 | 如何优化大模型的灾难性遗忘

主要观点总结

该论文提出了一种新的终身文本到图像扩散模型（L2DM），旨在解决现有模型在处理文本到图像生成任务时面临的“灾难性遗忘”和“语义忽视”问题。论文通过引入任务感知记忆增强模块（TAME）、弹性概念蒸馏模块（ECD）、概念注意艺术家模块（CAA）和正交注意模块（OAA）来优化模型性能。实验证明，L2DM模型在处理持续文本提示和生成多概念图像时表现出优越性，具有更高的计算效率和生成质量。

关键观点总结

关键观点1: 论文动机

介绍现有文本到图像生成模型的挑战，即在面对新概念时容易遗忘之前学到的知识，无法灵活应对新任务。论文旨在解决这些问题，提出一种新的终身文本到图像扩散模型（L2DM）。

关键观点2: 模型框架与特点

L2DM模型通过引入TAME模块和ECD模块来应对“灾难性遗忘”问题。同时，CAA模块和OAA模块被设计用来解决生成过程中的“语义忽视”问题。这些模块共同工作，确保模型能够忠实反映多个用户输入的概念。

关键观点3: 模型性能与实验结果

论文通过大量实验验证了L2DM模型的优越性，展示了其在处理持续文本提示和生成多概念图像时的优势。与现有最先进的方法相比，L2DM模型具有更高的图像和文本对齐度，计算效率更高。

文章预览

论文标题：Create Your World: Lifelong Text-to-Image Diffusion 下载链接：https://arxiv.org/abs/2309.04430 这篇论文提出了一种新的终身学习模型，旨在解决文本到图像生成领域的“灾难性遗忘”和“语义忽视”问题。现有的文本到图像生成模型可以通过预训练大规模数据集生成高质量的图像，但它们在遇到用户输入的新概念时，往往会遗忘之前学到的知识，无法灵活应对新任务。 为了应对这一挑战，作者提出了一个终身学习的文本到图像扩散模型（ ），该模型能够在持续学习新概念的同时，保留和整合过去的知识。 框架通过引入任务感知记忆增强模块和弹性概念蒸馏模块，避免了在学习新任务时对旧知识的遗忘。此外，作者设计了概念注意艺术家模块和正交注意模块，用于解决生成过程中语义和属性忽视的问题，从而确保生成图像时能够忠实反映多个用户输入的 ………………………………