민윤홍의 Tech블로그

Githubhttps://github.com/HelloAcorn/custom-diffusion-pogny custom-diffusion-pogny/outputs/txt2img-samples/samples at main · HelloAcorn/custom-diffusion-pognypogny 캐릭터로 학습 돌린 컨텐츠. Contribute to HelloAcorn/custom-diffusion-pogny development by creating an account on GitHub.github.com  참고 블로그Custom Diffusion 실습 Custom Diffusion 실습일단은 먼저 가상환경을 pyenv로 만들어 보자 conda가 default 로 설정 되었기 때문에 밑에 명령어를 통해 비활성..

Abstract 대규모 텍스트-이미지 모델 발전텍스트 프롬프트와 레퍼런스 이미지를 활용한 이미지 생성 기술이 주목받음평가 기준의 필요성이미지가 프롬프트의 핵심 개념과 레퍼런스 이미지의 특성을 정확히 반영해야 함기존 평가 지표의 한계DINO, CLIP: 전체 유사성은 측정하지만, 질감이나 얼굴 특징 등 세부 부분에서 인간 평가와 불일치우리의 아이디어: DREAMBENCH++인간 평가와 일치하는 평가 지표로 제시됨멀티모달 GPT 모델(예: GPT-4o)을 활용하여 자세한 평가 지침과 내부 사고 과정을 통해 점수를 산출개인화된 이미지 생성 평가의 한계를 극복하며, 인간 선호도에 가까운 결과 제공  Contribution & Method  DINO의 한계점 시각화: 전체적인 형태나 색상은 잘 보존하는 이미지에 ..

사전 지식 - Cross-attention Controlhttps://wzacorn.tistory.com/116 Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross Attetion Control 리뷰0. Abstract대규모 텍스트 기반 이미지 합성 모델의 발전관련 기술에 대한 수요로 주목받고 있으나, 텍스트 프롬프트의 작은 변화에도 결과가 크게 달라지는 문제 발생기존 이미지 편집 방법의 한wzacorn.tistory.com이전에 관련해서 리뷰해둔 내용이 있으니 참고하면 좋을 것 같다.Inpainting 기법(지정한 영역의 이미지의 일부만을 생성)은 기존 attention map 정보가 없다는 단점을 보완하는 방식.prompt to prompt로 제어할 수 있는 강력한 장점 존재...