拡散生成モデルをカスタマイズおよび強化するためのドリームブースとテキストの反転技術の違いは何ですか？
一方が他方よりも優れている可能性がある場合、ユースケースの例を提供できますか？
Dreamboothアプローチを介して拡散モデルをトレーニングするとき、以前に選択された一意の識別子（文の内部の概念を表すベクトル）で、それを教えることを試みている概念を関連付けることを学びました。テキストの反転手法は、反対のアプローチを取ります。それは、開始モデルに供給されると、新しく学んだ概念の写真を生成するという一意の識別子を返します。言い換えれば、それは私たちがそれを教えようとする概念に対応するベクトルを探します。DreamBoothは通常、より良い結果をもたらしますが、共有して管理するのが難しい大きなモデルを生成します。テキストの反転は、軽量のテキスト埋め込みを生成します。