TextBoost: 通过微调文本编码器实现一次性个性化的文本到图像模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了文本到图像模型在仅使用单个参考图像时，个性化生成效果下降的问题。通过提出选择性微调策略和三种关键技术，显著提升了个性化性能，研究结果表明该方法能够高效生成高质量、多样化的图像，且大幅降低存储和内存需求。
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。实验结果表明，该方法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，优化文本子空间还能提高对初始词的鲁棒性，放宽了用户的约束。该方法为个性化文本到图像生成的表示学习提供了新的可能性。
