URL
https://arxiv.org/pdf/2212.04488
TL;DR
2022 年 12 月 CMU + 清华 + adobe 的文章。提出一种基于几张图片做 ip 保持的方法，可以支持多个 ip 出现的同一张图片里面。
Model & Method
框架整体如下图。训练数据除了特定的角色和场景，还额外引入了特定角色/场景相关联的图片，这样做是为了防止 language shift 现象，即所有关联词都生成特定的图片。
训练过程其实没有啥特别的地方，只 finetune 模型中的 cross attn（里面的 K、V），并且特定任务会增加 rare token。
多 ip 保持，给出了两种训练方法：
- 联合训练：不同的物体给不同的 rare token，其他没有特殊的地方
- 分别训练然后融合权重
Dataset & Results
Thought
- 训练引入关联词语的正常图片（非 ip 保持的图片），这个操作可能对单人 ip 保持没啥太大用，但是多人 ip 保持和物体交互应该是好处非常明显的
- 文章比较早，那时候 lora 和 controlnet 都没有出来，所以花了很大篇幅讲的概念都是后面大家公认的。现在看多人 ip 保持这里没有太多的 highlight，权重融合和联合训练两种方式的优劣待验证。
