具体的嵌入方法取决于模型的特性。以Stable Diffusion为例，我们可以通过设置初始随机输入的符号来嵌入码字。 Stable Diffusion是一种用于图像生成的模型，它使用用户提供的提示词对初始随机输入进行多次“去噪”处理，最终生成图像。我们可以通过“逆向运行 ...

个性化图像生成的传统方法通常需要对定制概念进行微调，或者在大规模数据集上进行预训练，这不仅消耗大量计算资源，还影响模型的泛化能力。最近，无需训练的方法尝试通过注意力共享机制来避免这些问题，但这些方法难以保持概念的一致性。此外，由于这些方法主要针对传统 ...

U-Net的一种替代方案是扩散Transformer（DiTs），它摒弃了卷积操作，纯粹使用注意力机制。扩散Transformer基于视觉Transformer（ViTs），其主要思想本质上是将图像分割成多个图像块，对每个图像块进行嵌入，然后在图像块之间进行注意力计算。例如，Stable Diffusion 3就 ...