绝地归来！英伟达等提出JeDi：无需微调,个性化图像生成新SOTA！[CVPR 2024]

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关注 「 AIWalker 」 并 星标 从此AI不迷路 作者： Yu Zeng 等     解读： AI生成未来 文章链接：https://arxiv.org/pdf/2407.06187 github链接：https://research.nvidia.com/labs/dir/jedi 本文提出了一种无需微调的文本生成图像方法，采用了新颖的联合图像扩散模型。 提出了一种简单且可扩展的数据合成流程，用于生成共享同一主题的多图像个性化数据集。 设计了新颖的架构和采样技术，如耦合自注意力和图像引导，以实现高保真度的个性化生成。 个性化文本生成图像模型使用户能够在不同场景中创建展示其个人物品的图像，并在各个领域找到应用。为了实现个性化功能，现有方法依赖于在用户的自定义数据集上微调文本生成图像的基础模型，这对于普通用户来说可能并不容易，而且资源密集且耗时。尽管已有尝试开发无需微调的方法，但其生成质量远低于微调方法。 ………………………………