Лекция 10 - DreamBooth

• В видео обсуждается статья "Стенд мечты: тонкая настройка моделей распространения текста и изображений для создания тематически ориентированной генерации".  

• Статья представляет собой исследовательскую работу Google, ведущую роль в которой играет Бостонский университет.  

• В статье обсуждаются проблемы, связанные с обучением моделей распространения текста и изображений.  

• В частности, авторы сталкиваются с проблемами переобучения и языкового дрейфа.  

• Dream Booth - это метод тонкой настройки предварительно обученной модели распространения.  

• Он позволяет генерировать изображения нового класса, используя уникальный идентификатор, который не содержит предварительной информации в предварительно обученной модели.  

• Это позволяет избежать проблем с переобучением и языковым дрейфом.  

• Авторы предлагают использовать редкий символ для создания новых объектов в модели распространения.  

• Они также вводят потерю, чтобы решить проблемы с переобучением и языковым дрейфом.  

• Авторы демонстрируют, как использовать предварительно обученную модель для создания уникальных изображений с использованием редкого символа.  

• Они также показывают, как использовать междоменные функции для создания изображений в разных классах.  

• Модель способна распознавать особенности эмоционального состояния и внедрять их в объекты съемки.  

• Модель может смотреть на объект исследования с разных точек зрения.  

• Модель может привязывать слова к классам объектов и парам.  

• Модель может изменять внешний вид объекта, используя аксессуары, такие как костюм шеф-повара или крылья ангела.  

• Модель может генерировать солнцезащитные очки, но не всегда корректно.  

• Модель может менять цвет рюкзака в зависимости от контекста, но может также менять тему изображения.  

• Модель может переобучиться и генерировать изображения, похожие на исходные данные.  

• Модель использует Stable Diffusion версии 1.5 и редкий токен, который выбирается вручную.  

• Результаты экспериментов с собакой Джо и нитро показывают, что модель может генерировать реалистичные изображения, но с некоторыми проблемами.