How to generate new versions of an original character?: an application of LoRA and DreamBooth fine-tuning of diffusion models

Descripció

• Resum

  This research explores the use of LoRA (Low-Rank Adaptation) and DreamBooth fine-tuning techniques on Stable Diffusion models to generate new versions of an original comic book character. By addressing the challenge of data scarcity, these techniques enable the creation of varied character poses from limited images, significantly enhancing efficiency in the comic creation process. The study demonstrates that fine-tuning pre-trained models with minimal computational resources can produce high-quality, consistent character images, reducing repetitive tasks for artists. This research paves the way for integrating AI into comic book creation, allowing artists greater creative freedom and productivity.
  Esta investigación explora el uso de técnicas de fine-tuning como LoRA (Low-Rank Adaptation) y DreamBooth en modelos de Stable Diffusion para generar nuevas versiones de un personaje original de cómic. Al abordar el desafío de escasez de datos, estas técnicas permiten la creación de poses variadas de un personaje a partir de un número limitado de imágenes, lo que mejora significativamente la eficiencia en el proceso de creación de cómics. El estudio demuestra que el fine-tuning de modelos preentrenados con mínimos recursos computacionales puede producir imágenes de personajes coherentes y de alta calidad, lo que reduce las tareas repetitivas para los artistas. Esta investigación allana el camino para integrar la IA en la creación de cómics, permitiendo a los artistas una mayor libertad creativa y productividad.
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• Descripció

  Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science: Data Science for Decision Making Program. Curs 2023-2024
  Tutors: Jesús Cerquides i Hannes Mueller

• Col·leccions

  Master's Degree in Data Science
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