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ワークショップ (国内) 目標画像と使用中のLoRAを入力とするマージすべきLoRAアダプタの検索
杉田 大知 (静岡大), ファム フーロン (兵庫県立大), 藤田 澄男, 大島 裕明 (兵庫県立大), 莊司 慶行 (静岡大)
WebDB夏のワークショップ2025 情報処理学会 第181回 データベースとデータサイエンス研究会 (SIG-DBS) 情報処理学会 第160回 情報基礎とアクセス技術研究会 (SIG-IFAT) 電子情報通信学会 データ工学研究会 (DE) 合同研究会 (WebDB Workshop 2025)
2025.9.9
本論文では，目標画像と現在使用中の画像生成AI 用のLoRA アダプタを入力として与えると，LoRA アダプタをマージすべき順にランキングする検索アルゴリズムを提案する．近年の画像生成AI の利用時に は複数のLoRA を同時に用いることが一般的だが，どのLoRA をマージするかは，多くのLoRA の生成例 やメタデータを見て人手で判断する必要がある．そこで本手法では，Transformer を用いて，2 つのLoRA と画像を与えると，その画像がそれらのLoRA で生成された画像であるかを分類するモデルを学習した． このモデルに目標画像と使用中のLoRA とマージ候補のLoRA を与えると，マージすることで目標画像を 生成できそうな度合いを計算し，LoRA を順位付けできる．実際に100 種類のLoRA アダプタを検索可能 なシステムを実装し，分類精度の自動評価と被験者評価によって，提案手法の有効性を明らかにした．
Paper :
目標画像と使用中のLoRAを入力とするマージすべきLoRAアダプタの検索
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