基于编码器的文本到图像个性化的 LCM-Lookahead

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过使用快速采样方法以及对编码器进行个性化训练，本研究探索了将快速采样方法用于文本到图像模型个性化，并通过预测身份目标让模型在保持多样性和对齐性的同时提高身份准确性的潜力。同时，研究还发现注意力共享机制和一致的数据生成对于编码器训练都有益处。

本文提出了一种基于编码器的文本到图像（T2I）个性化生成方法，使用对比度正则化技术实现目标概念特征的高保真度，并保持预测的嵌入值在可编辑的潜在空间区域，实现基于CLIP标记的最短距离。实验证明该方法有效且比未规范化模型预测的标记更具语义性，表现出最先进的性能。

CLIP标记 个性化生成 对比度正则化技术 文本到图像 编码器
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