E$^{2}$GAN: 图像到图像翻译的高效 GAN 训练
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过利用大规模的文本到图像扩散模型进行数据提炼，我们提出了一种更高效的方法，通过精细调整通用化特征的基础生成对抗网络模型，而不是重新训练整个基础模型，并采用简单但有效的秩搜索过程来进行低秩适应，从而显著减少了培训成本和与每个概念相关的存储，使得移动设备能够高效地实现实时高质量的图像编辑。
通过大规模文本到图像扩散模型进行数据提炼，我们提出了一种高效的方法，通过调整通用化特征的基础生成对抗网络模型，减少培训成本和存储，实现实时高质量的图像编辑。
