Custom Diffusion：个性化定制你的文本到图像生成模型

Custom Diffusion：个性化定制你的文本到图像生成模型

custom-diffusion Custom Diffusion: Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion (CVPR 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/custom-diffusion

项目介绍

Custom Diffusion 是一个强大的开源项目，旨在让用户能够通过少量图像（约4-20张）快速微调文本到图像的扩散模型，如 Stable Diffusion。该项目由卡内基梅隆大学和Adobe的研究团队开发，并在CVPR 2023上发表了相关论文。Custom Diffusion不仅支持单个概念的微调，还能实现多概念的组合，如新物体与新艺术风格的结合，多个新物体的组合，以及新物体与新类别的组合。

项目技术分析

Custom Diffusion的核心技术在于其高效的微调方法。与传统的全模型微调不同，Custom Diffusion仅微调扩散模型中的交叉注意力层的键和值投影矩阵。这种方法不仅大大减少了训练时间（在2个A100 GPU上仅需约6分钟），还显著降低了每个新增概念所需的额外存储空间（仅75MB）。此外，项目还引入了正则化图像（200张）来防止过拟合，并使用新的修饰符标记（如V* dog）来处理个性化类别。

项目及技术应用场景

Custom Diffusion的应用场景非常广泛，尤其适合以下几种情况：

1. 个性化图像生成：用户可以通过提供少量个人物品或宠物的照片，生成个性化的图像内容。
2. 艺术风格定制：艺术家或设计师可以通过提供几张特定风格的作品，快速定制符合该风格的图像生成模型。
3. 多概念组合：用户可以将不同的概念（如新物体与新艺术风格）组合在一起，生成独特的图像内容。

项目特点

• 高效微调：仅需微调模型的一小部分参数，训练时间短，存储空间需求低。
• 多概念支持：支持单个或多个概念的微调，灵活性强。
• 易于使用：项目提供了详细的文档和代码示例，用户可以轻松上手。
• 社区支持：项目已集成到Hugging Face的Diffusers库中，用户可以方便地进行训练和推理。

结语

Custom Diffusion为文本到图像生成模型的个性化定制提供了一个高效、灵活且易于使用的解决方案。无论你是开发者、艺术家还是普通用户，Custom Diffusion都能帮助你快速实现个性化的图像生成需求。快来尝试吧，让你的创意无限延伸！

项目链接：Custom Diffusion GitHub

论文链接：Custom Diffusion Paper

custom-diffusion Custom Diffusion: Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion (CVPR 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/custom-diffusion