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ViPer: 个体偏好学习的生成模型视觉个性化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了将大型预训练模型视为搜索引擎的新视角，并在文本到图像生成领域应用。通过利用用户与系统的历史互动，提高用户提示的质量，解决了个性化视觉表示的挑战。实验证明了该方法的优越性，为构建真正个性化的大型预训练模型打开了令人兴奋的可能性。
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关键要点
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将大型预训练模型视为搜索引擎的新视角。
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在文本到图像生成领域应用个性化查询重写技术。
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个性化视觉表示仍然难以与用户期望和偏好对齐。
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用户需要用准确的文字表达他们的愿景，这对许多用户来说很困难。
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通过利用用户与系统的历史互动来提高用户提示的质量。
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提出基于3115个用户和超过300k个提示的新大规模文本到图像数据集。
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重写模型增强了用户提示与预期视觉输出之间的表达和对齐。
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实验证明了该方法的优越性，支持了新离线评估方法和在线测试。
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该方法为构建真正个性化的大型预训练模型提供了新的可能性。
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