FTASD - A Fine Tuning Approach for Stable Diffusion Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Image generation is one of the critical tasks performed in today’s world for the expansion of research domains like computer vision and Generative Artificial Intelligence (Generative AI). Therefore, there is an ultimate need for 2-D image synthesis models, which are already introduced by the researchers in the form of stable diffusion models. Recently, various companies like OpenAI and Google AI introduced such models in the computer vision industry. The fundamental approach is to generate target images through a diffusion process. The various applications of stable diffusion include text-to-image generation, image restoration, image-to-image generation, video generation, and facial restoration. In recent years, multiple development plans have been incorporated for improving the image generation models. The improvements have been done in the form of improving the loss function, architecture designs and optimization method. In this paper, we propose a fine-tuning method for improving the performance of various image generation models using Stable Diffusion (SD). Our major focus is on various stable diffusion models which involve text (prompt) to image generation methodology for generating various synthetic images. In our fine tuning process, we leveraged the KerasCV and trained the pre-trained Stable Diffusion Model on a diversified POKEMON (BLIP caption generated) dataset fetched from the Hugging Face database. Our model outperformed the existing KerasCV stable diffusion model which is responsible for text to image generation. We also fine-tuned the model using our self collected Keji National Forest dataset and it produced outstanding application specific results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle