Jelaskan Penyempurnaan oleh pengguna akhir dari Stable Diffusion

Untuk mengatasi keterbatasan proses pelatihan awal model, pengguna akhir dapat memilih untuk melakukan pelatihan tambahan untuk menyempurnakan keluaran agar sesuai dengan kasus penggunaan yang lebih spesifik. Ada tiga metode di mana penyempurnaan oleh pengguna akhir dapat diterapkan:

"Embedding" dapat dilatih dari kumpulan gambar yang disediakan oleh pengguna, dan memungkinkan model menghasilkan gambar yang mirip secara visual setiap kali nama sematan digunakan dalam perintah pembuatan. Penyematan didasarkan pada konsep "inversi tekstual" yang dikembangkan oleh para peneliti dari Universitas Tel Aviv pada tahun 2022 dengan dukungan dari Nvidia, di mana representasi vektor untuk token tertentu yang digunakan oleh pembuat enkode teks model ditautkan ke kata-kata semu baru. Penyematan dapat digunakan untuk mengurangi bias dalam model aslinya, atau meniru gaya visual tertentu.

"Hypernetwork" adalah jaringan saraf pra-pelatihan kecil yang diterapkan ke berbagai titik dalam jaringan saraf yang lebih besar, dan mengacu pada teknik yang dibuat oleh pengembang NovelAI Kurumuz pada tahun 2021, awalnya ditujukan untuk model transformator pembuatan teks. Hypernetwork mengarahkan hasil ke arah tertentu, memungkinkan model berbasis Stable Diffusion untuk meniru gaya seni seniman tertentu, bahkan jika seniman tersebut tidak dikenali oleh model aslinya; mereka memproses gambar dengan menemukan area kunci yang penting seperti rambut dan mata, lalu menambal area tersebut di ruang laten sekunder.

DreamBooth adalah model generasi pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh para peneliti dari Google Research dan Universitas Boston pada tahun 2022 yang dapat menyempurnakan model untuk menghasilkan keluaran yang dipersonalisasi dan presisi yang menggambarkan subjek tertentu, mengikuti pelatihan melalui serangkaian gambar yang menggambarkan subjek tersebut.