When training a diffusion model via the dreambooth approach, you get a new model, that has learned to associate the concept you where trying to teach it, with a previously chosen unique identifier (a vector that represents the concept inside of a sentence). The textual inversion technique takes the opposite approach. It returns a unique identifier, that when fed to the starting model produces pictures of the newly learned concept. In other words, it looks for vectors that correspond to the concept we try to teach it. Dreambooth usually delivers better results, but generates large models, that are difficult to share and manage. Textual inversion generates a lightweight textual embedding, which is easy to share, but may result in slightly worse images.
เมื่อฝึกโมเดลการแพร่กระจายผ่านแนวทาง Dreambooth คุณจะได้รับโมเดลใหม่ที่ได้เรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงแนวคิดที่คุณพยายามจะสอนมัน กับตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันที่เลือกไว้ก่อนหน้านี้ (เวกเตอร์ที่แสดงถึงแนวคิดภายในประโยค) เทคนิคการผกผันข้อความใช้แนวทางตรงกันข้าม โดยจะส่งกลับตัวระบุที่ไม่ซ้ำ ซึ่งเมื่อป้อนให้กับโมเดลเริ่มต้นจะสร้างรูปภาพของแนวคิดที่เพิ่งเรียนรู้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันมองหาเวกเตอร์ที่สอดคล้องกับแนวคิดที่เราพยายามสอน โดยปกติแล้ว Dreambooth จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า แต่จะสร้างโมเดลขนาดใหญ่ ซึ่งยากต่อการแบ่งปันและจัดการ การกลับข้อความทำให้เกิดการฝังข้อความแบบเบาๆ ซึ่งง่ายต่อการแชร์ แต่อาจทำให้รูปภาพแย่ลงเล็กน้อย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence