반응형 an image is worth multiple words: multi-attribute inversion for constrained text-to-image synthesis1 [1페이지 논문읽기] An Image is Worth Multiple Words: Multi-attribute Inversion for Constrained Text-to-Image Synthesis 원본 이미지가 있다면, AI는 원본이미지처럼 새로운 그림을 그릴 수 있을까? 원본이미지"처럼" 이라는 뜻은 무엇일까? 색감이 비슷하게? 비슷한 스타일로? 비슷한 오브제가? 사람도 답하기 힘든 이러한 질문에 답하듯 그림을 그려주는 연구가 있다. 2023년 Adobe 에서 발표한 An Image is Worth Multiple Words: Multi-ttribute Inversion for Constrained Text-to-Image Synthesis 논문인데, 어떤 문제를 어떤 방법으로 해결하는지 알아보자. 기존 연구의 한계점Stable diffusion 기반의 이미지 personalization 연구들이 디테일한 컨트롤이 어렵다는 한계점을 가지고 있어, controllability를 강화하는 방법.. 2024. 11. 20. 이전 1 다음
