반응형 분류 전체보기64 파인튜닝을 위한 IP-Adapter 활용: Stable Diffusion 개선하기 Stable Diffusion 모델은 텍스트를 이미지로 변환하는 강력한 도구입니다. 그러나 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 추가적인 이미지 프롬프트와 같은 방법들이 필요할 수 있습니다. 이때 IP-Adapter를 활용하면 이미지 프롬프트를 통해 모델의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 IP-Adapter를 활용한 Stable Diffusion 파인튜닝 방법을 소개하고, 이를 통해 보다 나은 결과를 얻는 방법을 설명하겠습니다. Hugging Face의 공식 문서를 참고해 작성한 포스팅입니다. 파인튜닝 방법이 궁금하시면 아래 글을 참고해주세요. Stable Diffusion과 파인 튜닝 방법: 완벽 가이드인공지능(AI)과 딥러닝은 현대 기술의 중심에 있으며, 이미지 생성 모델은 그 중에서.. 2024. 7. 1. DreamBooth를 활용한 이미지 파인튜닝: 코드와 구현 방법 최근 몇 년 동안 딥러닝 기술의 발전은 이미지 생성 및 변형 작업을 한층 더 혁신적으로 만들었습니다. 특히, DreamBooth와 같은 기술을 활용하면 특정한 이미지 스타일이나 특성을 학습하여 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 글에서는 ShivamShrirao의 GitHub 저장소에서 제공하는 DreamBooth 코드를 활용하여 이미지 파인튜닝을 구현하는 방법에 대해 다룹니다. 파인튜닝 방법이 궁금하시면 아래 글을 참고해주세요 Stable Diffusion과 파인 튜닝 방법: 완벽 가이드인공지능(AI)과 딥러닝은 현대 기술의 중심에 있으며, 이미지 생성 모델은 그 중에서도 많은 주목을 받고 있습니다. Stable Diffusion은 최근 많은 관심을 받고 있는 이미지 생성 모델 중 하나로, 텍스c.. 2024. 6. 20. NVIDIA, 비주얼 AI의 최신 발전 사항 공개: 차세대 기술의 중심에 서다 인공지능(AI)의 발전은 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있으며, 특히 비주얼 AI 분야에서 눈부신 성과를 이루고 있습니다. 최근 NVIDIA는 비주얼 AI 기술의 최신 발전 사항을 발표하며, 미래 기술의 지평을 한층 넓혔습니다. 이 글에서는 NVIDIA가 발표한 주요 기술과 그 배경, 그리고 이러한 발전이 미칠 영향에 대해 자세히 살펴보겠습니다.1. NVIDIA의 최신 비주얼 AI 발표 개요NVIDIA는 2024년 6월 17일, 비주얼 AI 분야의 최신 기술 발전 사항을 발표했습니다. 이 발표는 전 세계 AI 커뮤니티의 주목을 받았으며, 다양한 산업 전문가들이 참석한 가운데 진행되었습니다. 발표된 기술은 고성능 컴퓨팅, 이미지 처리, 시뮬레이션 기술 등을 포함하여 비주얼 AI의 새로운 가능성을 제시했습니.. 2024. 6. 19. 대형 언어 모델을 활용한 로봇 네비게이션 최근 MIT 연구진은 대형 언어 모델(LLMs)을 사용하여 로봇이 언어 기반 입력을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 혁신적인 네비게이션 방법을 개발했습니다. 이는 기존의 비주얼 데이터에 의존하는 방식과 달리, 언어를 통해 명령을 전달함으로써 훈련과 계산 자원의 소모를 줄이고 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이 기술은 특히 비주얼 데이터가 부족하거나 얻기 어려운 환경에서 매우 유용할 수 있습니다.기존의 네비게이션 방법전통적으로 로봇 네비게이션은 다양한 센서와 카메라를 통해 수집된 비주얼 데이터를 처리하는 여러 머신 러닝 모델에 의존해 왔습니다. 이러한 방법은 다음과 같은 단점이 있습니다:데이터와 계산 자원의 소모: 비주얼 데이터를 처리하기 위해서는 대규모의 데이터와 강력한 계산 자원이 필요합니다. 이는.. 2024. 6. 14. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 16 다음
