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  1. 研究報告
  2. データベースとデータサイエンス(DBS)
  3. 2025
  4. 2025-DBS-181

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2004152
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2004152
54637d86-39f0-47d2-bf86-175cdec01114
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS25181011.pdf IPSJ-DBS25181011.pdf (1.7 MB)
 2027年9月9日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DBS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-09-09
タイトル
言語 ja
タイトル 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
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 IFAT
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
静岡大学
著者所属
静岡大学
著者所属
兵庫県立大学
著者所属
筑波大学
著者所属
兵庫県立大学
著者所属
LINEヤフー株式会社
著者所属
静岡大学
著者名 金田,悠路

× 金田,悠路

金田,悠路

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大江,優真

× 大江,優真

大江,優真

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ファム,フーロン

× ファム,フーロン

ファム,フーロン

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加藤,誠

× 加藤,誠

加藤,誠

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大島,裕明

× 大島,裕明

大島,裕明

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藤田,澄男

× 藤田,澄男

藤田,澄男

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莊司,慶行

× 莊司,慶行

莊司,慶行

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,画風変換LoRAにおける内部パラメータに基づき,変換特徴を反映したLoRAモデルの埋め込み表現を獲得する手法を提案する.各LoRAモデルを,264レイヤからなるパラメータベクトルの集合として構成し,レイヤごとにパラメータをflat化および次元圧縮することで,1モデルを264個のベクトル列として表現する.この表現を入力として,重みを共有した三つのTransformer EncoderおよびMLP層からなるTriplet Networkにより距離学習を行う.Triplet Lossに基づき,あるLoRAに対してタグが類似するモデルを近くに,類似しないモデルを遠くに埋め込むよう訓練される.モデル構成に関するアブレーション評価,埋め込み表現と人間の類似性判断との一致度の検証,および検索タスクにおけるランキング性能の評価を通じて,本手法の有効性を確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AB0006854X
書誌情報 研究報告データベースとデータサイエンス(DBS)

巻 2025-DBS-181, 号 11, p. 1-6, 発行日 2025-09-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2760-0777
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-09-02 07:22:32.345783
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