الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
Continual personalization of text-to-image diffusion models requires sequentially acquiring new concepts while retaining previously learned ones. However, existing methods either suffer from catastrophic forgetting or rely on storing additional concept-specific parameters and spatial components, causing their parameter footprint to grow with the concept stream. This limits their ability to scale to long sequences of personalization tasks. We propose a rehearsal-free approach that uses a single fixed-size hypernetwork to continually personalize a frozen diffusion model. Instead of expanding the model as new concepts are acquired, the hypernetwork dynamically produces the concept-specific adaptations required for personalization while preserving previously learned concepts. Our framework further integrates spatial control into the personalization process, allowing users to specify where a personalized concept should appear without introducing additional per-concept components. This formulation enables continual personalization with a parameter footprint that remains independent of the number of learned concepts, aside from compact concept representations. Experiments demonstrate strong retention of previously learned concepts and reliable spatial grounding, matching or improving upon existing methods while scaling effectively to long streams of personalization tasks.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Gromski, W., Krukowski, P., Miksa, J., Zieba, M., & Spurek, P. (2026). CLASP: مهايئات منخفضة الرتبة مستمرة للمفاهيم الموضوعة مكانياً من شبكة فائقة واحدة. https://omanscience.com/ar/articles/clasp-continual-low-rank-adapters-for-spatially-placed-concepts-from-one-hypernetwork
MLA 9
Gromski, Wojciech, et al. "CLASP: مهايئات منخفضة الرتبة مستمرة للمفاهيم الموضوعة مكانياً من شبكة فائقة واحدة." https://omanscience.com/ar/articles/clasp-continual-low-rank-adapters-for-spatially-placed-concepts-from-one-hypernetwork.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Gromski, Wojciech, Patryk Krukowski, Jan Miksa, Maciej Zieba, and Przemysław Spurek. 2026. "CLASP: مهايئات منخفضة الرتبة مستمرة للمفاهيم الموضوعة مكانياً من شبكة فائقة واحدة." https://omanscience.com/ar/articles/clasp-continual-low-rank-adapters-for-spatially-placed-concepts-from-one-hypernetwork.
هارفارد
Gromski, W., Krukowski, P., Miksa, J., Zieba, M. and Spurek, P. (2026) 'CLASP: مهايئات منخفضة الرتبة مستمرة للمفاهيم الموضوعة مكانياً من شبكة فائقة واحدة', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/clasp-continual-low-rank-adapters-for-spatially-placed-concepts-from-one-hypernetwork.
فانكوفر
Gromski W, Krukowski P, Miksa J, Zieba M, Spurek P. CLASP: مهايئات منخفضة الرتبة مستمرة للمفاهيم الموضوعة مكانياً من شبكة فائقة واحدة. https://omanscience.com/ar/articles/clasp-continual-low-rank-adapters-for-spatially-placed-concepts-from-one-hypernetwork
IEEE
W. Gromski, P. Krukowski, J. Miksa, M. Zieba, and P. Spurek, "CLASP: مهايئات منخفضة الرتبة مستمرة للمفاهيم الموضوعة مكانياً من شبكة فائقة واحدة," https://omanscience.com/ar/articles/clasp-continual-low-rank-adapters-for-spatially-placed-concepts-from-one-hypernetwork.