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IT House News du 23 août, des médias sociaux à la réalité virtuelle, la génération d'images personnalisées attire de plus en plus l'attention en raison de son potentiel dans diverses applications. Les méthodes traditionnelles nécessitent généralement de nombreux ajustements pour chaque utilisateur, limitant ainsi l'efficacité et l'évolutivité. Pour cette raison, Meta Company a proposé de manière innovante le modèle d'IA « Imaginez-vous ».

Défis des méthodes traditionnelles de génération d’images personnalisées

Les méthodes actuelles de génération d’images personnalisées reposent souvent sur l’adaptation de modèles à chaque utilisateur, ce qui est inefficace et manque de généralité. Alors que les méthodes plus récentes tentent de réaliser une personnalisation sans ajustement, elles sont souvent surajustées, conduisant à un effet copier-coller.

Imaginez-vous Innovation

Le modèle Imagine Yourself n'a pas besoin d'être affiné pour des utilisateurs spécifiques et peut répondre aux besoins de différents utilisateurs via un modèle unique.

Ce modèle corrige les lacunes des méthodes existantes, telles que la tendance à copier des images de référence sans modifications, ouvrant ainsi la voie à un processus de génération d'images plus polyvalent et plus convivial.

Imagine Yourself excelle dans des domaines clés tels que la préservation de l'identité, la qualité visuelle et l'alignement opportun, surpassant considérablement les modèles précédents.

Les principaux composants du modèle comprennent :

Générer des données synthétiques appariées pour encourager la diversité ;

Une architecture d'attention entièrement parallèle intégrant trois encodeurs de texte et un encodeur visuel entraînable ;

et un processus de réglage fin en plusieurs étapes, de grossier à fin

Ces techniques innovantes permettent au modèle de générer des images diversifiées et de haute qualité tout en conservant de solides capacités de protection de l'identité et d'alignement du texte.

Imagine Yourself utilise un encodeur de patch CLIP entraînable pour extraire les informations d'identité et les intègre à des invites textuelles via un module d'attention croisée parallèle, préservant avec précision les informations d'identité et réagissant aux invites complexes.

Le modèle utilise des adaptateurs d'ordre inférieur (LoRA) pour affiner uniquement des parties spécifiques de l'architecture, conservant ainsi une qualité visuelle élevée.

Une fonctionnalité remarquable d'Imagine Yourself est la génération de données SynPairs. En créant des données appariées de haute qualité incluant des changements d'expression, de pose et d'éclairage, le modèle peut apprendre plus efficacement et produire des résultats diversifiés.

Il permet notamment d'obtenir une amélioration significative de +27,8 % dans l'alignement du texte par rapport au modèle de pointe dans la gestion des mots de repère complexes.

Les chercheurs ont évalué quantitativement Imagine Yourself en utilisant un ensemble de 51 identités différentes et 65 indices, générant 3 315 images pour une évaluation humaine.

Le modèle est comparé aux modèles basés sur des adaptateurs et aux modèles basés sur des contrôles de pointe (SOTA), en se concentrant sur des mesures telles que l'attrait visuel, la préservation de l'identité et l'alignement des signaux.

Les annotateurs humains notent les images générées en fonction de la similarité de l'identité, de l'alignement opportun et de l'attrait visuel. Imagine Yourself réalise une amélioration significative de 45,1 % de l'alignement des repères par rapport au modèle basé sur un adaptateur et une amélioration de 30,8 % par rapport au modèle basé sur le contrôle, prouvant une fois de plus sa supériorité.

Le modèle Imagine Yourself constitue une avancée majeure dans la génération d’images personnalisées. Le modèle élimine le besoin d'ajustements spécifiques à un sujet et introduit des composants innovants tels que la génération de données synthétiques couplées et une architecture d'attention parallèle, répondant ainsi aux principaux défis rencontrés par les approches précédentes.