Pascual Casas, RubénMaiza Coupin, Adrián MikelSesma Sara, MikelPaternain Dallo, DanielGalar Idoate, Mikel2025-02-112025-02-112024Pascual, R., Maiza, A., Sesma-Sara, M., Paternain, D., Galar, M. (2024). Generación ilimitada de personajes mediante Stable Diffusion con DreamBooth y LoRA. En Alonso, A., Guijarro, B., Fontenla, O., Sánchez, N., Pérez, B., Camacho, D., Rabuñal, J. R., Ojeda-Aciego, M., Medina, J., Riquelme, J., Troncoso, A., Onaindia, E., Bugarín, A., Gámez, J. A., Del Jesús Díaz, M. J., Martínez, L., Bellas, F., Guerreiro, S., Rodríguez, A., Benítez, J. A., Marcos M. M. (Eds.), XX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (pp. 29-34). CAEPIA.978-84-09-62724-0https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/53334Este artículo aborda el reto de generar un número ilimitado de personajes nuevos, y distintos, que engloben el estilo y las características visuales compartidas de un conjunto limitado de personajes diseñados por un humano. Este es un problema de gran relevancia en la industria audiovisual, ya que la capacidad de producir rápidamente personajes originales que se adhieran a unas características específicas aumenta enormemente las posibilidades en la producción de películas, series o videojuegos. Nuestra solución se basa en DreamBooth, un método de ajuste de modelos generativos de texto a imagen ampliamente extendido. Proponemos una adaptación centrada en dos retos principales: lo poco práctico que resulta utilizar prompts detallados de las imágenes para describir los personajes y la complejidad del ajuste de modelos a partir de un conjunto limitado de personajes. Para resolver estos problemas, introducimos en el entrenamiento de DreamBooth tokens adicionales específicos para cada personaje y eliminamos el conjunto de datos de regularización. Para generar personajes de manera ilimitada, proponemos el uso de tokens y embeddings aleatorios. Comprobamos la utilidad de la propuesta utilizando dos conjuntos de datos diferentes. Los resultados obtenidos muestran la capacidad de nuestro método para producir personajes diversos que se adhieren a un estilo y a unas características visuales concretas. Finalmente, desarrollamos un estudio de ablación.application/pdfspa© Los autores, 2024Difussion modelsCharacter generationFew-shot learningParameter-efficient fine-tuningDreamBoothinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject2025-02-11info:eu-repo/semantics/openAccess