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ワークショップ (国内) 画風変換LoRAの内部パラメータによるモデルの埋め込み表現の獲得
金田 悠路 (静岡大), 大江 優真 (静岡大), ファム フーロン (兵庫県立大), 加藤 誠 (筑波大学), 大島 裕明 (兵庫県立大), 藤田 澄男, 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，画風変換LoRA を構成する内部パラメータからLoRA モデルの変換特徴を考慮した モデルの埋め込み表現を獲得するための手法を提案する．そのために，LoRA をパラメータから構成した 264 個のベクトル集合とし，改良したTriplet Network による距離学習を行った．本研究では，LoRA を構 成する264 レイヤごとのパラメータをflat 化し次元圧縮，一つのLoRA を264 個の次元圧縮ベクトル集合 として距離学習ネットワークに入力される。距離学習ネットワークは、一般的なTriplet Network とMLP レイヤから構成されている。学習時、Triplet Loss と埋め込みの一部をマスクし、そのベクトル値を再構 成する補助タスクを同時に解く。実際に変換特徴を考慮した画風変換LoRA モデルのベクトル化できてい るかを確認するために，提案手法の自動評価、画風変換タスクによる被験者実験を行った。
Paper :
画風変換LoRAの内部パラメータによるモデルの埋め込み表現の獲得
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