이미지 편집

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näkemys - 이미지 편집

확산 모델의 예측 노이즈를 활용하여 의미 있는 포인트 기반 이미지 편집을 수행하고, 이를 효율적으로 전파하는 방법을 제안한다.

이 연구는 추가 조정 없이도 다양한 공간 인식 이미지 편집 작업을 통합할 수 있는 다층 잠재 분해 및 융합 프레임워크를 제안합니다. 핵심 기술로는 키 마스킹 자기 주의 메커니즘과 아티팩트 억제 기법을 도입하여 정확한 배경 제거와 가려진 객체 편집을 달성합니다.

텍스트 프롬프트를 사용하여 실시간으로 단일 이미지를 편집할 수 있는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이 방식은 기존 방식에 비해 계산 비용이 크게 낮으면서도 편집 품질이 우수합니다.

LASPA는 미세 조정 없이도 텍스트 프롬프트를 사용하여 실시간으로 단일 이미지를 편집할 수 있는 새로운 접근 방식을 제안합니다.

확산 모델은 다양한 이미지 편집 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구로 부상했다. 이 연구는 확산 모델 기반 이미지 편집 방법론을 체계적으로 분석하고 분류한다.

확산 모델을 활용하여 단일 이미지에서 객체 회전 및 이동과 같은 3D 조작을 가능하게 하는 새로운 이미지 편집 기술을 제안한다.

본 연구는 사전 준비 없이도 자연어 지시에 따라 이미지를 편집할 수 있는 새로운 접근법을 제안한다. 이를 위해 이미지 캡셔닝, DDIM 역변환, 편집 방향 임베딩 등의 기술을 활용하여 사용자의 편집 요청을 이미지 편집 과정에 효과적으로 반영한다.

D-Edit은 이미지 편집을 위한 다목적 프레임워크로, 아이템을 세분화하여 프롬프트와 연관시킴으로써 이미지 편집을 가능하게 합니다.

안정적이고 정확한 드래깅 기반 편집 프레임워크인 StableDrag의 핵심은 안정적인 드래깅 성능을 제공하는 디스크리미네이티브 포인트 트래킹 방법과 움직임 감독을 위한 신뢰 기반 잠재 향상 전략입니다.

교차 및 자기 주의 메커니즘을 이해하는 가치 있는 통찰력 제공

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