Notice: file_put_contents(): Write of 1771 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 16384 of 18155 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Открытый код ФКН ВШЭ@hse_cs_opensource P.106
HSE_CS_OPENSOURCE Telegram 106
DVAR

В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по ускорению персонализации text-to-image моделей при помощи нового критерия ранней остановки обучения. Авторы анализируют динамику тренировки популярных методов кастомизации, таких как Textual Inversion, DreamBooth и Custom Diffusion, и показывают, что стандартные метрики сходимости не отражают реальный прогресс и часто неинформативны. Ключевой вклад работы — введение критерия Deterministic VARiance Evaluation (DVAR), который позволяет автоматически и гораздо раньше завершать обучение без потери качества результатов. DVAR оценивает стабилизацию детерминированной версии loss на фиксированном наборе данных, что позволяет сократить время обучения до 8 раз. Авторы демонстрируют эффективность подхода на 48 концептах и трёх популярных personalization-методах. Эксперименты показывают, что ранняя остановка по DVAR почти не снижает качество генерации, а также предотвращает переобучение и экономит вычислительные ресурсы. Работа будет полезна исследователям и инженерам, работающим с кастомизацией diffusion-моделей, а также разработчикам инструментов для креативных и промышленных задач генерации изображений.

статья | код
❤‍🔥6😍3🔥21



tgoop.com/hse_cs_opensource/106
Create:
Last Update:

DVAR

В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по ускорению персонализации text-to-image моделей при помощи нового критерия ранней остановки обучения. Авторы анализируют динамику тренировки популярных методов кастомизации, таких как Textual Inversion, DreamBooth и Custom Diffusion, и показывают, что стандартные метрики сходимости не отражают реальный прогресс и часто неинформативны. Ключевой вклад работы — введение критерия Deterministic VARiance Evaluation (DVAR), который позволяет автоматически и гораздо раньше завершать обучение без потери качества результатов. DVAR оценивает стабилизацию детерминированной версии loss на фиксированном наборе данных, что позволяет сократить время обучения до 8 раз. Авторы демонстрируют эффективность подхода на 48 концептах и трёх популярных personalization-методах. Эксперименты показывают, что ранняя остановка по DVAR почти не снижает качество генерации, а также предотвращает переобучение и экономит вычислительные ресурсы. Работа будет полезна исследователям и инженерам, работающим с кастомизацией diffusion-моделей, а также разработчикам инструментов для креативных и промышленных задач генерации изображений.

статья | код

BY Открытый код ФКН ВШЭ


Share with your friend now:
tgoop.com/hse_cs_opensource/106

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020. End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. With Bitcoin down 30% in the past week, some crypto traders have taken to Telegram to “voice” their feelings. To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” Choose quality over quantity. Remember that one high-quality post is better than five short publications of questionable value.
from us


Telegram Открытый код ФКН ВШЭ
FROM American