반응형 전체 글94 [1페이지 논문읽기] MS-Diffusion: Multi-subject Zero-shot Image Personalization with Layout Guidance Dreambooth, Textual Inversion 등으로 대표되는 stable diffusion과 같은 foundataion 모델에서 학습하지 않은 custom concept을 적은 데이터셋으로 학습해 원하는 이미지를 만드는 연구는 계속되고 있지만, 특히 여러개의 concept에 대해 제대로 합성하지 못하는 한계점이 많이 보인다. 또한, 여러장의 데이터가 필요한데, MS-Diffusion에서 저자들은 zero shot 환경에서 concept들의 디테일한 부분과 위에서 언급한 여러개의 concept을 제대로 합성하지 못하는 문제를 해결하고자 했다. MS-Diffusion의 저자들 어떠한 문제점을 어떻게 해결했는지 아래에 간단히 살펴보겠다. 해결하고자 하는 문제Dreambooth로 대표되는 fine-tu.. 2024. 10. 23. [1페이지 논문읽기] AttnDreamBooth: Towards Text-Aligned Personalized Text-to-Image Generation Dreambooth, Textual Inversion 등 stable diffusion과 같은 foundataion 모델에서 학습하지 않은 custom concept을 적은 데이터셋으로 학습해 원하는 이미지를 만드는 연구는 계속되고 있지만, 여전히 프롬프트에 맞는 그림을 그려내지 못하거나, 복잡한 프롬프트를 제대로 그리지 못하는 문제점이 있다.Dreambooth와 Textual Inversion 각기 다른 두 방식은 꽤 좋은 결과를 그려주지만, 방법에 따른 명확한 한계점을 가지고 있는데, 한계점이 있다. AttnDreamBooth는 이러한 두 방법의 한계점을 극복하고 해결하는 연구이며, 2024 Neurips에 accept되었다. AttnDreamBooth가 어떠한 문제점을 어떻게 해결했는지 아래에 간단.. 2024. 10. 21. 혁신적인 머신러닝이 비즈니스를 변화시키는 방법 머신러닝(ML)은 현대 비즈니스에 깊이 스며들어 있으며, 기업들은 이를 통해 더 나은 성과를 거두고 있다. 머신러닝의 자동화된 데이터 분석과 예측 능력은 다양한 산업에서 성공적으로 적용되고 있으며, 그 결과 고객 경험을 향상시키고 업무 프로세스를 자동화하며 보다 정교한 의사결정을 가능하게 한다. 이 글에서는 머신러닝이 비즈니스 응용에서 어떤 방식으로 변화를 일으키고 있는지 살펴보고자 한다.머신러닝의 주요 비즈니스 응용 분야1. 고객 경험의 개인화머신러닝은 방대한 데이터를 분석하여 고객의 행동 패턴을 학습하고 예측한다. 이를 바탕으로 고객 맞춤형 추천 시스템을 구축하여 소비자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있다. 예를 들어, e커머스 기업들은 고객의 구매 이력, 클릭 기록, 관심사를 머신러닝 알고리즘에 기.. 2024. 10. 18. AI 모델의 평가 툴: Endor Labs의 혁신적인 솔루션 오늘날 인공지능(AI)은 우리의 일상과 산업에 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 특히 AI를 활용하는 많은 기업과 개발자들은 빠르게 발전하는 기술을 활용하여 문제를 해결하고, 새로운 혁신을 이끌어가고 있다. 그러나 AI 모델을 선택하고 사용하는 과정에서 발생할 수 있는 보안 문제, 라이선스 문제, 그리고 성능의 불확실성은 여전히 중요한 이슈로 남아 있다.많은 개발자들은 오픈소스 플랫폼에서 제공하는 AI 모델을 사용하는데, 여기에는 종종 취약점과 관리 문제, 그리고 장기적인 운영 리스크가 수반된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Endor Labs는 AI 모델의 보안성과 신뢰성을 평가하고, 기업과 개발자들이 안전하게 사용할 수 있는 모델을 선택할 수 있도록 돕는 Endor Score라는 평가 툴을 선보였다... 2024. 10. 18. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 24 다음
