AnyStory: Naar Geünificeerde Personalisatie van Enkelvoudige en Meervoudige Onderwerpen in Tekst-naar-Afbeelding Generatie
AnyStory: Towards Unified Single and Multiple Subject Personalization in Text-to-Image Generation
January 16, 2025
Auteurs: Junjie He, Yuxiang Tuo, Binghui Chen, Chongyang Zhong, Yifeng Geng, Liefeng Bo
cs.AI
Samenvatting
Onlangs hebben grootschalige generatieve modellen uitstekende mogelijkheden voor tekst-naar-afbeelding generatie aangetoond. Echter, het genereren van hoogwaardige gepersonaliseerde afbeeldingen met specifieke onderwerpen blijft uitdagingen met zich meebrengen, vooral in gevallen met meerdere onderwerpen. In dit artikel stellen we AnyStory voor, een verenigde aanpak voor gepersonaliseerde onderwerpgeneratie. AnyStory bereikt niet alleen een hoogwaardige personalisatie voor enkele onderwerpen, maar ook voor meerdere onderwerpen, zonder de onderwerpfideliteit op te offeren. Specifiek modelt AnyStory het onderwerp personalisatieprobleem op een "coderen-en-dan-routeren" manier. In de coderingsstap maakt AnyStory gebruik van een universele en krachtige beeldencoder, d.w.z. ReferenceNet, in combinatie met de CLIP vision encoder om een hoogwaardige codering van onderwerpeigenschappen te bereiken. In de routeringsstap maakt AnyStory gebruik van een losgekoppelde, instantie-bewuste onderwerprouter om nauwkeurig de potentiële locatie van het overeenkomstige onderwerp in de latente ruimte waar te nemen en voorspellen, en om de injectie van onderwerpscondities te begeleiden. Gedetailleerde experimentele resultaten tonen de uitstekende prestaties van onze methode aan in het behouden van onderwerpdetails, het afstemmen van tekstbeschrijvingen en het personaliseren voor meerdere onderwerpen. De projectpagina is te vinden op https://aigcdesigngroup.github.io/AnyStory/.
English
Recently, large-scale generative models have demonstrated outstanding
text-to-image generation capabilities. However, generating high-fidelity
personalized images with specific subjects still presents challenges,
especially in cases involving multiple subjects. In this paper, we propose
AnyStory, a unified approach for personalized subject generation. AnyStory not
only achieves high-fidelity personalization for single subjects, but also for
multiple subjects, without sacrificing subject fidelity. Specifically, AnyStory
models the subject personalization problem in an "encode-then-route" manner. In
the encoding step, AnyStory utilizes a universal and powerful image encoder,
i.e., ReferenceNet, in conjunction with CLIP vision encoder to achieve
high-fidelity encoding of subject features. In the routing step, AnyStory
utilizes a decoupled instance-aware subject router to accurately perceive and
predict the potential location of the corresponding subject in the latent
space, and guide the injection of subject conditions. Detailed experimental
results demonstrate the excellent performance of our method in retaining
subject details, aligning text descriptions, and personalizing for multiple
subjects. The project page is at https://aigcdesigngroup.github.io/AnyStory/ .Summary
AI-Generated Summary
DeepSeek-R1: Het stimuleren van redeneervermogen in LLM's via Reinforcement LearningDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Het stimuleren van redeneervermogen in LLM's via Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z. F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyun Lin, Fucong Dai, Fuli Luo, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guowei Li, H. Zhang, Han Bao, Hanwei Xu, Haocheng Wang, Honghui Ding, Huajian Xin, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Li, Jianzhong Guo, Jiashi Li, Jiawei Wang, Jingchang Chen, Jingyang Yuan, Junjie Qiu, Junlong Li, J. L. Cai, Jiaqi Ni, Jian Liang, Jin Chen, Kai Dong, Kai Hu, Kaige Gao, Kang Guan, Kexin Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Liang Zhao, Litong Wang, Liyue Zhang, Lei Xu, Leyi Xia, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Meng Li, Miaojun Wang, Mingming Li, Ning Tian, Panpan Huang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qinyu Chen, Qiushi Du, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, R. J. Chen, R. L. Jin, Ruyi Chen, Shanghao Lu, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shengfeng Ye, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, S. S. Li, Shuang Zhou, Shaoqing Wu, Shengfeng Ye, Tao Yun, Tian Pei, Tianyu Sun, T. Wang, Wangding Zeng, Wanjia Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjun Gao, Wenqin Yu, Wentao Zhang, W. L. Xiao, Wei An, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaotao Nie, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xinyu Yang, Xinyuan Li, Xuecheng Su, Xuheng Lin, X. Q. Li, Xiangyue Jin, Xiaojin Shen, Xiaosha Chen, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xinnan Song, Xinyi Zhou, Xianzu Wang, Xinxia Shan, Y. K. Li, Y. Q. Wang, Y. X. Wei, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yao Li, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Shi, Yiliang Xiong, Ying He, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixuan Tan, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yongqiang Guo, Yuan Ou, Yuduan Wang, Yue Gong, Yuheng Zou, Yujia He, Yunfan Xiong, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuyang Zhou, Y. X. Zhu, Yanhong Xu, Yanping Huang, Yaohui Li, Yi Zheng, Yuchen Zhu, Yunxian Ma, Ying Tang, Yukun Zha, Yuting Yan, Z. Z. Ren, Zehui Ren, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zhewen Hao, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhiyu Wu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zijun Liu, Zilin Li, Ziwei Xie, Ziyang Song, Zizheng Pan, Zhen Huang, Zhipeng Xu, Zhongyu Zhang, Zhen Zhang•Jan 22, 2025•3685
Technisch Rapport Qwen2.5Qwen2.5 Technical Report
Technisch Rapport Qwen2.5
Qwen2.5 Technical Report
Qwen, An Yang, Baosong Yang, Beichen Zhang, Binyuan Hui, Bo Zheng, Bowen Yu, Chengyuan Li, Dayiheng Liu, Fei Huang, Haoran Wei, Huan Lin, Jian Yang, Jianhong Tu, Jianwei Zhang, Jianxin Yang, Jiaxi Yang, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kai Dang, Keming Lu, Keqin Bao, Kexin Yang, Le Yu, Mei Li, Mingfeng Xue, Pei Zhang, Qin Zhu, Rui Men, Runji Lin, Tianhao Li, Tingyu Xia, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Yang Fan, Yang Su, Yichang Zhang, Yu Wan, Yuqiong Liu, Zeyu Cui, Zhenru Zhang, Zihan Qiu•Dec 19, 2024•36311
MiniMax-01: Schalen van Foundation Modellen met Bliksem AandachtMiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention
MiniMax-01: Schalen van Foundation Modellen met Bliksem Aandacht
MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention
MiniMax, Aonian Li, Bangwei Gong, Bo Yang, Boji Shan, Chang Liu, Cheng Zhu, Chunhao Zhang, Congchao Guo, Da Chen, Dong Li, Enwei Jiao, Gengxin Li, Guojun Zhang, Haohai Sun, Houze Dong, Jiadai Zhu, Jiaqi Zhuang, Jiayuan Song, Jin Zhu, Jingtao Han, Jingyang Li, Junbin Xie, Junhao Xu, Junjie Yan, Kaishun Zhang, Kecheng Xiao, Kexi Kang, Le Han, Leyang Wang, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lin Zheng, Linbo Chai, Long Xing, Meizhi Ju, Mingyuan Chi, Mozhi Zhang, Peikai Huang, Pengcheng Niu, Pengfei Li, Pengyu Zhao, Qi Yang, Qidi Xu, Qiexiang Wang, Qin Wang, Qiuhui Li, Ruitao Leng, Shengmin Shi, Shuqi Yu, Sichen Li, Songquan Zhu, Tao Huang, Tianrun Liang, Weigao Sun, Weixuan Sun, Weiyu Cheng, Wenkai Li, Xiangjun Song, Xiao Su, Xiaodong Han, Xinjie Zhang, Xinzhu Hou, Xu Min, Xun Zou, Xuyang Shen, Yan Gong, Yingjie Zhu, Yipeng Zhou, Yiran Zhong, Yongyi Hu, Yuanxiang Fan, Yue Yu, Yufeng Yang, Yuhao Li, Yunan Huang, Yunji Li, Yunpeng Huang, Yunzhi Xu, Yuxin Mao, Zehan Li, Zekang Li, Zewei Tao, Zewen Ying, Zhaoyang Cong, Zhen Qin, Zhenhua Fan, Zhihang Yu, Zhuo Jiang, Zijia Wu•Jan 14, 2025•2826