Mining Your Own Secrets: Using Diffusion Classifier Scores for Continual Personalization of Text-to-Image Diffusion Models
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内容提要
本研究探讨在连续学习中如何个性化文本到图像扩散模型，尤其是在无法访问旧数据的情况下。提出利用扩散分类器分数进行正则化，以保留旧概念并有效获取新概念，结果显示该方法在多种评估中优于现有技术，实现零存储和参数开销。
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