该研究提出了一种个性化扩散模型的方法，有效降低了训练内存需求8.2倍，同时保持个性化性能。
该研究提出了一种个性化扩散模型的方法。
有效降低了训练内存需求8.2倍。
解决了量化扩散模型在个性化应用中高内存的挑战。
适用于移动设备等边缘设备。
使用文本反演和零阶优化方法，不需要梯度和激活存储。
通过亚空间梯度去噪技术提升了梯度估计的准确性。
保持与传统方法相同的个性化性能。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
