ViPer：打造专属个性化图片，像Midjourney一样生成你的风格作品

总体而言，这项研究旨在通过个体偏好学习，实现生成模型的视觉个性化，即 ViPer (Visual Personalization of Generative Models via Individual Preference Learning)，其目标是使生成内容更符合用户的个人喜好。

这项创新性工作已被 2024 年 ECCV 接收并即将发表，它通过在图像生成过程中融入个体偏好，从而优化生成结果，旨在提升生成模型输出的用户满意度。

该项目的相关代码及模型权重已在 Huggingface 平台上开源，方便研究者和开发者使用和学习。ViPer 的核心是一种名为 VPE 的个性化方法，它允许用户通过指定一系列偏好示例来引导生成过程。

具体来说，该方法能够学习用户对图像属性的细微偏好，并将其融入到生成过程中，从而生成更符合个人口味的内容。这种个性化调整使得模型能够根据用户的具体需求和喜好来定制生成结果。

实际上，ViPer 能够学习到细粒度的风格偏好，使得模型可以生成既符合整体内容要求，又满足用户个性化视觉需求的图像。例如，它可以学习并生成8张喜欢的和8张不喜欢的图像的个性化模型，从而实现更精细的定制化生成。

总结如下：

⭐ ViPer 提供了一种能够根据个人品味生成定制化内容的方法，从而提高了生成模型在满足用户个性化需求方面的能力。

✨ 该项目在 Huggingface 上提供代码，方便大家复现和使用。

📌 ViPer 实现了细粒度的个性化图像生成，显著提升了生成结果与用户偏好的一致性。