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CTRLorALTer：用于高效零样本控制和 T2I 模型更改的条件 LoRAdapter
文本到图像生成模型已成为一种突出且强大的工具，擅长生成高分辨率逼真的图像。然而，引导这些模型的生成过程考虑反映风格和/或结构信息的详细条件形式仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了 LoRAdapter，这是一种使用新颖的条件 LoRA 块在同一公式下统一风格和结构条件的方法，可实现零样本控制。 LoRAdapter 是一种高效、强大且与架构无关的条件方法……
来源:Apple机器学习研究文本到图像生成模型已成为一种突出而强大的工具，它擅长生成高分辨率逼真的图像。但是，指导这些模型的生成过程考虑反映样式和/或结构信息的详细形式仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了Loradapter，该方法使用新型的条件洛拉块在同一公式下统一样式和结构条件，该障碍可以实现零拍控制。 Loradapter是一种高效，强大且架构的方法，可用于调理文本图像扩散模型，可在发电期间实现细颗粒的控制条件，并且胜过最近的状态方法。