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ICLR 2024 | 首个零阶优化深度学习框架,MSU联合LLNL提出DeepZero

ICLR 2024 | 首个零阶优化深度学习框架,MSU联合LLNL提出DeepZero

ICLR 2024 | 首个零阶优化深度学习框架,MSU联合LLNL提出DeepZero

今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 ,本文被 ICLR 2024 接收,代码已开源。

来自主题: AI技术研报
5775 点击    2024-02-09 14:11
一张照片,为深度学习巨头们定制人像图片

一张照片,为深度学习巨头们定制人像图片

一张照片,为深度学习巨头们定制人像图片

主题驱动的文本到图像生成,通常需要在多张包含该主题(如人物、风格)的数据集上进行训练,这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等,但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练,往往无法很有效地兼容社区已有的模型,并无法在真实场景中快速且低成本应用。

来自主题: AI技术研报
11027 点击    2024-01-20 14:53