Вплив гіперпараметрів дифузійних моделей на якість генерування
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
У роботі розглянута проблема налаштування гіперпараметрів дифузійних моделей для покращення результатів створення контенту. Показано приклади того як гіперпараметри, такі як ключові слова в описі або cfg_scale, впливають на результат. Відзначено методи та показано актуальність проблеми якісного оцінювання штучних даних.
The article presents the problem of setting the hyperparameters of diffusion models to improve the results of content creation. It also shows the examples of how hyperparameters such as keywords in the prompt or cfg_scale affect the result. The methods are noted and the relevance of the problem of qualitative assessment of artificial data is shown.
The article presents the problem of setting the hyperparameters of diffusion models to improve the results of content creation. It also shows the examples of how hyperparameters such as keywords in the prompt or cfg_scale affect the result. The methods are noted and the relevance of the problem of qualitative assessment of artificial data is shown.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Ісаєнков Я. О. Вплив гіперпараметрів дифузійних моделей на якість генерування [Електронний ресурс] / Я. О. Ісаєнков, О. Б. Мокін // Матеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу : https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17174.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer, “High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models,” arXiv: 2112.10752 [cs.CV], Apr. 2022
- Ashley Chow, inversion, Will Cukierski, “Stable Diffusion - Image to Prompts,” Kaggle, 2023. [Online]. Available: https://kaggle.com/competitions/stable-diffusion-image-to-prompts. Accessed on: Apr. 21, 2023.
- Sharon Zhou, Mitchell L. Gordon, Ranjay Krishna, Austin Narcomey, Li Fei-Fei, Michael S. Bernstein, “HYPE: A Benchmark for Human eYe Perceptual Evaluation of Generative Models,” arXiv:1904.01121 [cs.CV], Oct. 2019.