Mobius：バイアス排除 diffusion モデルの最先端を再定義

Mobius は、ドメイン非依存のバイアス排除と表現の再整列の境界を押し広げる diffusion モデルです。新たな構築的デコンストラクションフレームワークを採用することで、Mobius は多様なスタイルとドメインにわたって比類のない汎化能力を実現し、ゼロから高コストな事前学習を必要としません。

制作：[https://corcel.io/]

ドメイン非依存のバイアス排除：画期的なアプローチ

ドメイン非依存のバイアス排除は、Corcel が開発した新技術です。この革新的な手法は、多様なドメインへの汎化能力を損なうことなく、diffusion モデルに内在するバイアスを除去することを目的としています。従来のバイアス排除手法は、特定のドメインやスタイルに焦点を当てることが多く、新しいまたは未見のコンテキストへの適応が困難です。一方、ドメイン非依存のバイアス排除では、モデルの多様性と適応性を維持しつつ、バイアスを排除します。

ドメイン非依存のバイアス排除の鍵は、構築的デコンストラクションフレームワークにあります。このフレームワークは、ゼロからの事前学習なしに、バイアスと表現を細かく再構築可能にします。この革新的なアプローチの技術的詳細は、近日公開予定の研究論文「構築的デコンストラクション：diffusion モデルのドメイン非依存バイアス排除」で解説され、Corcel.io ウェブサイトおよび科学的出版物を通じて提供されます。

ドメイン非依存のバイアス排除を適用することで、Mobius は画像生成における公平性と中立性の新たな基準を築き、幅広いスタイルとドメインへの優れた適応能力を維持します。

先端モデルを上回る性能

Mobius は、以下の主要な分野で既存の最先端 diffusion モデルを上回ります：

• バイアスのない生成：Mobius は、他の diffusion モデルに一般的に見られる内在的バイアスをほぼ排除した画像を生成し、すべてのドメインにおける公平性と中立性の新たなベンチマークを設定します。
• 優れた汎化能力：広範なスタイルとドメインへの比類ない適応能力により、Mobius は一貫して最高品質の結果を生み出し、従来モデルの制限を凌駕します。
• 効率的なファインチューニング：Mobius のベースモデルは、特定のタスクやドメインに特化したモデルを構築するための優れた基盤であり、他の最先端モデルと比較して、はるかに少ないファインチューニングと計算リソースで済みます。

推奨設定

• CFG：3.5 ～ 7

  • 3.5：極限のリアリズムと肌のディテール向け
  • 7：芸術的、アニメ、シュルレアリスムなど向け

• CLIP スキップ：-3 が必要

• サンプラー：DPM++ 3M SDE

• スケジューラ：Karras

• ステップ数：50

• 解像度：1024x1024

プロンプトの品質向上のため、以下のキーワードの使用もご検討ください：best quality, Masterpiece