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insight - 텍스트-이미지 생성
고품질 텍스트-이미지 생성을 위한 풍부한 인간 피드백
텍스트-이미지 생성 모델의 출력물에 존재하는 인공물, 부정합, 낮은 미적 품질 등의 문제를 해결하기 위해 풍부한 인간 피드백 데이터셋을 수집하고 이를 활용하여 자동으로 피드백을 예측하는 모델을 개발하였다.
텍스트-이미지 확산 모델의 초기 노이즈 최적화를 통한 성능 향상
텍스트 프롬프트와 정확하게 일치하는 이미지를 생성하는 것은 여전히 큰 과제이다. 이 연구는 초기 노이즈의 유효성이 이 문제의 근본 원인이라고 밝히고, 초기 노이즈 최적화(INITNO) 기법을 제안한다. INITNO는 초기 잠재 공간을 유효 및 무효 영역으로 분할하고, 노이즈를 유효 영역으로 안내하는 최적화 파이프라인을 개발한다.
다중 주제 개인화를 위한 아이덴티티 분리
다중 주제 개인화를 위해 세그먼트 마스크를 활용하여 주체 간 아이덴티티를 효과적으로 분리할 수 있다.
얼굴 식별 보존과 프롬프트 정렬을 위한 인코더 기반 텍스트-이미지 개인화 기법
LCM 기반 미리보기 메커니즘을 활용하여 인코더 기반 텍스트-이미지 개인화 모델의 정체성 보존과 프롬프트 정렬을 향상시킨다.
사용자 맞춤형 텍스트-이미지 생성을 위한 자동화된 블랙박스 프롬프트 엔지니어링
참조 이미지를 기반으로 사용자 맞춤형 텍스트-이미지 생성을 위한 인간 해석 가능하고 전이 가능한 프롬프트를 자동으로 생성하는 PRISM 알고리즘을 제안한다.
텍스트-이미지 일관성 향상을 위한 자동 프롬프트 최적화
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 텍스트-이미지 생성 모델의 프롬프트-이미지 일관성을 향상시키는 최적화 프레임워크를 제안한다.
선택적 정보 설명을 통한 텍스트-이미지 개인화의 원치 않는 임베딩 얽힘 감소
선택적 정보 설명(SID)을 통해 텍스트-이미지 개인화 모델의 원치 않는 임베딩 얽힘을 효과적으로 감소시킬 수 있다.
LLM을 활용한 우회 공격: 텍스트-이미지 모델의 안전 필터 우회
LLM을 활용하여 텍스트-이미지 모델의 안전 필터를 우회하고 원치 않는 이미지를 생성할 수 있다.
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