Dreamboothアプローチを介して拡散モデルをトレーニングするとき、以前に選択された一意の識別子（文の内部の概念を表すベクトル）で、それを教えることを試みている概念を関連付けることを学びました。テキストの反転手法は、反対のアプローチを取ります。それは、開始モデルに供給されると、新しく学んだ概念の写真を生成するという一意の識別子を返します。言い換えれば、それは私たちがそれを教えようとする概念に対応するベクトルを探します。DreamBoothは通常、より良い結果をもたらしますが、共有して管理するのが難しい大きなモデルを生成します。テキストの反転は、軽量のテキスト埋め込みを生成します。
When training a diffusion model via the dreambooth approach, you get a new model, that has learned to associate the concept you where trying to teach it, with a previously chosen unique identifier (a vector that represents the concept inside of a sentence). The textual inversion technique takes the opposite approach. It returns a unique identifier, that when fed to the starting model produces pictures of the newly learned concept. In other words, it looks for vectors that correspond to the concept we try to teach it. Dreambooth usually delivers better results, but generates large models, that are difficult to share and manage. Textual inversion generates a lightweight textual embedding, which is easy to share, but may result in slightly worse images.