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CoRe：用于文本到图像个性化的上下文正则化文本嵌入学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种有效的方法来在文本子空间中探索目标嵌入，并提出了一种选择策略来确定文本子空间的基向量。实验评估表明，所学习的嵌入能够重构输入图像，并改善与新的输入文本提示的对齐性。此外，优化文本子空间可以提高对初始词的鲁棒性，放宽了用户输入最相关初始词的约束。该方法为个性化文本到图像生成的表示学习提供了更高效的途径。
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关键要点
- 提出了一种有效的方法在文本子空间中探索目标嵌入。
- 借鉴自我表现性特性，提出选择策略确定文本子空间的基向量。
- 实验表明所学习的嵌入能够重构输入图像并改善与新文本提示的对齐性。
- 优化文本子空间提高了对初始词的鲁棒性，放宽了用户输入相关初始词的约束。
- 该方法为个性化文本到图像生成的表示学习提供了更高效的途径。
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