Buchumschlag

MuseumMaker: Continual Style Customization without Catastrophic Forgetting

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Liu, Chenxi, Sun, Gan, Liang, Wenqi, Dong, Jiahua, Qin, Can, Cong, Yang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

How to Continually Adapt Text-to-Image Diffusion Models for Flexible Customization?
von: Dong, Jiahua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bring Your Dreams to Life: Continual Text-to-Video Customization
von: Dong, Jiahua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PixelVLA: Advancing Pixel-level Understanding in Vision-Language-Action Model
von: Liang, Wenqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Hand-Eye Calibration for Open-world Robotic Manipulation
von: Li, Fazeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fine Tuning without Catastrophic Forgetting via Selective Low Rank Adaptation
von: Bafghi, Reza Akbarian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter Efficient Fine-tuning of Self-supervised ViTs without Catastrophic Forgetting
von: Bafghi, Reza Akbarian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Learning and Catastrophic Forgetting
von: van de Ven, Gido M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Preventing Catastrophic Forgetting through Memory Networks in Continuous Detection
von: Bhatt, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Overcoming Catastrophic Forgetting in Visual Continual Learning with Reinforcement Fine-Tuning
von: Lou, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploring Kolmogorov-Arnold Network Expansions in Vision Transformers for Mitigating Catastrophic Forgetting in Continual Learning
von: Ullah, Zahid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving the Catastrophic Forgetting Problem in Generalized Category Discovery
von: Cao, Xinzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Demystifying Catastrophic Forgetting in Two-Stage Incremental Object Detector
von: Wu, Qirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EffectMaker: Unifying Reasoning and Generation for Customized Visual Effect Creation
von: Yang, Shiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multimodal Task Representation Memory Bank vs. Catastrophic Forgetting in Anomaly Detection
von: Zhou, You, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Visual Prompt Learning for Continual Video Instance Segmentation
von: Dong, Jiahua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SMoLoRA: Exploring and Defying Dual Catastrophic Forgetting in Continual Visual Instruction Tuning
von: Wang, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reducing Catastrophic Forgetting in Online Class Incremental Learning Using Self-Distillation
von: Nagata, Kotaro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EXACFS -- A CIL Method to mitigate Catastrophic Forgetting
von: Balasubramanian, S, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Learning for Remote Physiological Measurement: Minimize Forgetting and Simplify Inference
von: Liang, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cs2K: Class-specific and Class-shared Knowledge Guidance for Incremental Semantic Segmentation
von: Cong, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantified Task Misalignment to Inform PEFT: An Exploration of Domain Generalization and Catastrophic Forgetting in CLIP
von: Niss, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MCF-VC: Mitigate Catastrophic Forgetting in Class-Incremental Learning for Multimodal Video Captioning
von: Xiong, Huiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CDST: Color Disentangled Style Transfer for Universal Style Reference Customization
von: Zhang, Shiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Catastrophic Forgetting Mitigation via Discrepancy-Weighted Experience Replay
von: Xu, Xinrun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual LLaVA: Continual Instruction Tuning in Large Vision-Language Models
von: Cao, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Alleviating Catastrophic Forgetting in Facial Expression Recognition with Emotion-Centered Models
von: Laurensi, Israel A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

ZeroFlow: Overcoming Catastrophic Forgetting is Easier than You Think
von: Feng, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Not Just Object, But State: Compositional Incremental Learning without Forgetting
von: Zhang, Yanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Anticipating Future Object Compositions without Forgetting
von: Zahran, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VideoMaker: Zero-shot Customized Video Generation with the Inherent Force of Video Diffusion Models
von: Wu, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling the Tapestry: the Interplay of Generalization and Forgetting in Continual Learning
von: Shi, Zenglin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Gradient Correlation Subspace Learning against Catastrophic Forgetting
von: Dubnov, Tammuz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Make Domain Shift a Catastrophic Forgetting Alleviator in Class-Incremental Learning
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SPARNet: Continual Test-Time Adaptation via Sample Partitioning Strategy and Anti-Forgetting Regularization
von: Meng, Xinru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CRISP: Contrastive Residual Injection and Semantic Prompting for Continual Video Instance Segmentation
von: Liu, Baichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learn to Memorize and to Forget: A Continual Learning Perspective of Dynamic SLAM
von: Li, Baicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Still-Moving: Customized Video Generation without Customized Video Data
von: Chefer, Hila, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pathological Prior-Guided Multiple Instance Learning For Mitigating Catastrophic Forgetting in Breast Cancer Whole Slide Image Classification
von: Zheng, Weixi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning without Forgetting for Vision-Language Models
von: Zhou, Da-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

HunyuanCustom: A Multimodal-Driven Architecture for Customized Video Generation
von: Hu, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2025)