论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.13903 代码地址：https://github.com/facebookresearch/sylph-few-shot-detection 目录 1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、基础检测器3.2、小样本超网络3.2.1、支持集特征提取3.2.2、代码预测3.2.3、代码聚合和归一化 3.3、基础检测器的训练3

前言 Stable Diffusion web ui，除了依靠文生图（即靠提示词生成图片），图生图（即靠图片+提示词生成图片）外，这两种方式还不能满足我们所有的绘图需求，于是就有了 Embeddings（词嵌入）、LoRa（低秩适应模型）、Hypernetwork（超网络）。 Embeddings模型 模型非常小，常常用于放在反向提示词里，让图像不出现生么，当然也可与用于正向提示词，生成我们想