P37
Textual Inversion: Optimizing Text Embedding
✅ 输入3-5张reference iamge。可以把内容、风格、动作等编辑为 \(S_ {\ast }\)
✅ 用一个 word 来 Encode 源，因此称为 Textual Inversion.
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Pipeline
✅ 输入带 holder world 的 String，(1) 转为 token (2) token 转为“连续的表示”，即 embedding. (3) embedding 转为 conditional code，用于引导生成模型。
✅ 通过生成的结果与GT比较，构造重建loss来优化 embedding.
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Textual Inversion Results
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Works well for artistic styles
