Keskeiset käsitteet
Ground-A-Score는 이미지 내 객체 위치에 대한 사전 지식을 활용하여 복잡한 텍스트 프롬프트의 세부 사항을 정확하게 반영하는 단순하지만 강력한 모델 독립적 이미지 편집 방법입니다.
Tiivistelmä
Ground-A-Score는 복잡한 텍스트 프롬프트에 대한 정확한 편집 결과를 달성하기 위해 다음과 같은 접근법을 제안합니다:
- 프롬프트를 개별 편집 작업으로 분해하여 각 작업에 대한 스코어 증류 수행
- 객체 위치에 대한 사전 지식을 활용하여 각 작업의 편집 영역을 선별적으로 적용
- 새로운 페널티 계수와 대조 손실을 통해 원본 이미지의 무결성을 유지하면서 편집 영역을 정확하게 타겟팅
이를 통해 Ground-A-Score는 복잡하고 다면적인 프롬프트의 세부 사항을 충실히 반영하여 원본 이미지 속성을 존중하는 고품질의 편집 결과를 달성합니다.
Tilastot
원본 이미지와 일치하는 텍스트 프롬프트에 대한 예측 노이즈와 null 텍스트에 대한 예측 노이즈의 차이가 작은 경우, 객체가 제거될 가능성이 높습니다.
객체 크기가 작거나 가장자리에 위치할수록 이러한 현상이 더 자주 발생합니다.
Lainaukset
"Ground-A-Score는 복잡한 편집 프롬프트에 대해 분할-정복 원칙을 적용하여 각 개별 수정 작업에 대한 스코어 증류를 수행합니다."
"Ground-A-Score는 제로샷 그라운딩 모델과 멀티모달 LLM을 활용하여 편집 요구사항 준비를 자동화합니다."
"Ground-A-Score는 기존 이미지 편집 모델들을 능가하며, 다중 입력 수정 쿼리를 최소한의 이미지 왜곡으로 충실히 반영합니다."