이 논문은 텍스트-이미지 생성을 위해 다양한 언어 모델과 생성 비전 모델을 통합하는 LaVi-Bridge 프레임워크를 제안한다.
먼저 논문은 최근 발전한 언어 모델과 생성 비전 모델을 소개한다. 언어 모델은 인코더 전용, 인코더-디코더, 디코더 전용 등 다양한 구조를 가지며, 생성 비전 모델은 U-Net 기반과 Transformer 기반으로 구분된다.
LaVi-Bridge는 이러한 다양한 언어 모델과 생성 비전 모델을 통합할 수 있다. 기존 모델의 가중치를 수정하지 않고 LoRA와 어댑터를 사용하여 연결한다. 이를 통해 유연성과 효율성을 확보할 수 있다.
논문은 다양한 실험을 통해 LaVi-Bridge의 성능을 검증한다. 언어 모델과 생성 비전 모델을 각각 변경하며 텍스트 정렬, 이미지 품질 등을 평가한다. 실험 결과, 더 우수한 모델을 사용할수록 해당 모달리티의 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있다. 예를 들어 Llama-2 언어 모델은 뛰어난 의미 이해 능력을, PixArt의 Transformer 생성 비전 모델은 향상된 이미지 품질을 보여준다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Shihao Zhao,... um arxiv.org 03-13-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.07860.pdfTiefere Fragen