| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2025-09-09 |
| タイトル |
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言語 |
ja |
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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 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
IFAT |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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静岡大学 |
| 著者所属 |
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静岡大学 |
| 著者所属 |
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兵庫県立大学 |
| 著者所属 |
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筑波大学 |
| 著者所属 |
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兵庫県立大学 |
| 著者所属 |
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LINEヤフー株式会社 |
| 著者所属 |
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静岡大学 |
| 著者名 |
金田,悠路
大江,優真
ファム,フーロン
加藤,誠
大島,裕明
藤田,澄男
莊司,慶行
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2760-0777 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |