이 논문은 대통령 서예의 디지털 보존과 복제를 위한 새로운 접근법을 소개한다. 저자들은 사전 학습된 확산 모델을 활용하여 두 단계의 학습 과정을 거치는 "Presidifussion" 방법을 제안한다.
첫 번째 단계에서는 다양한 서예가들의 작품으로 구성된 대규모 데이터셋을 사용하여 모델을 사전 학습한다. 이어서 두 번째 단계에서는 대통령 서예의 소량 데이터셋을 활용하여 모델을 미세 조정한다.
이 접근법은 글꼴 이미지 조건화와 획 정보 조건화라는 혁신적인 기술을 도입하여 생성된 문자의 구조적 정확성을 향상시킨다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법들과 비교하여 훨씬 적은 데이터로도 유사한 성능을 달성할 수 있음을 보여준다.
이 연구는 서예 예술의 디지털 보존과 복제를 위한 새로운 기준을 제시하며, 향후 이 분야의 발전을 위한 기반을 마련한다.
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