207-A1.1｜结合LoRA与CFG引导，视觉文本生成；可控自回归视觉生成，语义掩码可控图像生成，后验采样高效图像编辑｜Tue

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜ 1. Guidance LoRA & CFG 2. Visual Text AutoLoRA: AutoGuidance Meets Low-Rank Adaptation for Diffusion Models 2024-10-04｜Jagiellonian U, U Wrocław, Wrocław University of Science and Technology｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.03941v1 https://github.com/gmum/AutoLoRA 概述 本文提出了一种新颖的指导技术AutoLoRA，用于通过低秩适应（LoRA）方法微调的扩散模型。LoRA是一种有效的微调技术，旨在通过少量上下文示例将生成模型调整到特定领域或风格。 然而，由于训练数据的限制，使用LoRA微调后的模型往往表现出较强的上下文偏差和生成图像的多样性不足 。为了克服这一问题， AutoLoRA旨在平衡LoRA权重所代表的领域一致性与基础条件扩散模型的样本多样性 。此外，研究表明，结合无分类器指导（CFG）技术可以进一步 ………………………………