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简介
Mixture-of-Attention (MoA) 是一种用于个性化文本到图像扩散模型的新架构，它通过两个注意力路径——个性化分支和非个性化先验分支——来分配生成工作负载。MoA 设计用于保留原始模型的先验，同时通过个性化分支最小干预生成过程，该分支学习将主题嵌入到先验分支生成的布局和上下文中。MoA 通过一种新颖的路由机制管理每层像素在这些分支之间的分布，以优化个性化和通用内容创建的混合。训练完成后，MoA 能够创建高质量、个性化的图像，展示多个主题的组成和互动，与原始模型生成的一样多样化。MoA 增强了模型的先有能力与新增强的个性化干预之间的区别，从而提供了以前无法实现的更解耦的主题上下文控制。
截图
产品特色
个性化图像生成
主题和上下文解耦
高质量图像生成
多主题组合与互动
个性化分支和非个性化先验分支
像素分布优化
流量来源
| 直接访问 | 34.48% | 外链引荐 | 32.78% | 邮件 | 0.11% |
| 自然搜索 | 15.70% | 社交媒体 | 16.29% | 展示广告 | 0.58% |
最新流量情况
月访问量
12.51k
平均访问时长
30.22
每次访问页数
1.25
跳出率
50.52%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
20.66%
德国
18.04%
中国香港
10.31%
英国
7.41%
意大利
5.50%
地理流量分布全球图
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