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简介
ELLA（Efficient Large Language Model Adapter）是一种轻量级方法，可将现有的基于CLIP的扩散模型配备强大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟随能力，使文本到图像模型能够理解长文本。我们设计了一个时间感知语义连接器，从预训练的LLM中提取各种去噪阶段的时间步骤相关条件。我们的TSC动态地适应了不同采样时间步的语义特征，有助于在不同的语义层次上对U-Net进行冻结。ELLA在DPG-Bench等基准测试中表现优越，尤其在涉及多个对象组合、不同属性和关系的密集提示方面表现出色。
截图
产品特色
通过LLM增强扩散模型的文本对齐能力
无需训练U-Net和LLM即可提高模型的提示跟随能力
设计了时间感知语义连接器，提取LLM中的时间步相关条件
提供了Dense Prompt Graph Benchmark基准测试，评估文本对图像模型的密集提示跟随能力
能够与社区模型和下游工具（如LoRA和ControlNet）无缝整合，提高其文本-图像对齐能力
流量来源
| 直接访问 | 39.79% | 外链引荐 | 39.80% | 邮件 | 0.21% |
| 自然搜索 | 14.39% | 社交媒体 | 3.78% | 展示广告 | 1.45% |
最新流量情况
月访问量
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0.00
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1.03
跳出率
36.22%
总流量趋势图
地理流量分布情况
印度
100.00%
地理流量分布全球图
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