BootPIG: Bootstrapping Zero-shot Personalized Image Generation Capabilities in Pretrained Diffusion Models (Capacidad de generaci贸n de im谩genes personalizadas de disparo cero en modelos de difusi贸n preentrenados)

Presentamos una arquitectura novedosa, BootPIG, que permite la generaci贸n de im谩genes personalizadas sin necesidad de ajuste fino en tiempo de prueba.

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Adaptar los modelos de difusi贸n a las preferencias humanas

TLDR

El aprendizaje a partir de preferencias humanas, concretamente el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentaci贸n Humana (RLHF) ha sido un componente reciente clave en el desarrollo de grandes modelos ling眉铆sticos como ChatGPT o Llama2. Hasta hace poco, el impacto del entrenamiento a partir de la retroalimentaci贸n humana en los modelos texto-imagen era mucho m谩s limitado. En este trabajo, Diffusion-DPO,

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