ทีมวิจัยจาก Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne ในสวิตเซอร์แลนด์ได้เปิดตัววิธีการใหม่ที่เรียกว่า ViPer ในการประชุม ECCV ปี 2024 ที่จะมีขึ้น ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ของโมเดลที่สร้างขึ้นตามความต้องการด้านการมองเห็นของผู้ใช้ ViPer (การปรับแต่งภาพส่วนบุคคลของโมเดล Generative ผ่านการเรียนรู้การตั้งค่าเฉพาะบุคคล) ช่วยให้ผู้ใช้แต่ละคนได้รับผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นซึ่งสอดคล้องกับความต้องการของตนเองมากขึ้นภายใต้การแจ้งเตือนเดียวกันโดยการเรียนรู้การตั้งค่าส่วนบุคคลของผู้ใช้ นวัตกรรมนี้ใช้ชุดรูปภาพและความคิดเห็นที่ผู้ใช้ให้มาเพื่อแยกการตั้งค่าภาพส่วนบุคคล และจัดให้มีกลไกการให้คะแนนพร็อกซีเพื่อช่วยให้ผู้ใช้คาดการณ์การตั้งค่าภาพใหม่ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และบรรลุการปรับแต่งส่วนบุคคลของโมเดลที่สร้างขึ้น
เมื่อเร็วๆ นี้ ทีมวิจัยจาก Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne ในสวิตเซอร์แลนด์ได้เปิดตัววิธีการใหม่ที่เรียกว่า ViPer (Visual Personalization of Generative Models via Individual Preference Learning) ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ของ generative model ตามความต้องการด้านการมองเห็นของผู้ใช้
นวัตกรรมนี้จะถูกสาธิตในการประชุม ECCV ปี 2024 ที่กำลังจะมีขึ้น และทีมงานหวังว่าจะอนุญาตให้ผู้ใช้แต่ละรายได้รับผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นซึ่งสอดคล้องกับความต้องการของตนเองมากขึ้นภายใต้การแจ้งเตือนเดียวกัน
โมเดลของโปรเจ็กต์นี้เผยแพร่บนแพลตฟอร์ม Huggingface แล้ว และผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้อย่างง่ายดาย โมเดล VPE ใน ViPer ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อแยกการตั้งค่าส่วนบุคคลออกจากชุดรูปภาพและความคิดเห็นที่ผู้ใช้ให้ไว้
ในเวลาเดียวกัน โปรเจ็กต์ยังมีโมเดลตัวบ่งชี้พร็อกซีที่สามารถทำนายคะแนนความชอบของรูปภาพที่ใช้ค้นหาโดยอิงจากรูปภาพที่ผู้ใช้ชอบและไม่ชอบ ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเข้าใจความต้องการภาพใหม่ได้ดีขึ้น
นอกจากนี้ ViPer ยังมีกลไกการให้คะแนนตัวแทน ซึ่งผู้ใช้สามารถคำนวณคะแนนของรูปภาพที่ค้นหาโดยระบุรูปภาพที่ชอบและไม่ชอบ คะแนนนี้มีตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยคะแนนที่สูงกว่าบ่งชี้ว่าผู้ใช้ชอบภาพมากกว่า ทีมงานแนะนำให้ผู้ใช้แต่ละคนกดไลค์ประมาณ 8 คนและไม่ชอบ 8 คนเพื่อความถูกต้องของผลลัพธ์
ไฮไลท์:
ViPer แยกการตั้งค่าภาพส่วนบุคคลออกจากความคิดเห็นของผู้ใช้เพียงครั้งเดียวเพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ของโมเดลกำเนิด
โมเดลของโปรเจ็กต์นี้เผยแพร่แล้วบน Huggingface และผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ง่าย
? ViPer มีกลไกการให้คะแนนพร็อกซีเพื่อช่วยให้ผู้ใช้คาดเดาความชอบสำหรับภาพใหม่
โดยรวมแล้ว ViPer มอบวิธีการที่สะดวกและมีประสิทธิภาพในการปรับแต่งโมเดลที่สร้างขึ้นให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และนำประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้นมาสู่ผู้ใช้ การเปิดตัวบนแพลตฟอร์ม Huggingface ยังอำนวยความสะดวกในการใช้งานและการสำรวจผู้ใช้มากขึ้น ในอนาคต โมเดลการสร้างส่วนบุคคลคาดว่าจะถูกนำไปใช้ในสาขาต่างๆ มากขึ้น เพื่อสร้างประสบการณ์ให้กับผู้ใช้ที่สอดคล้องกับความต้องการของตนเองมากขึ้น