Core Concepts
PARASOL은 내용과 미세한 시각적 스타일 임베딩을 동시에 조건으로 하여 이미지를 합성할 수 있는 다중 모달 합성 모델입니다. 이를 통해 내용과 스타일을 독립적으로 제어할 수 있습니다.
Abstract
PARASOL은 내용과 미세한 시각적 스타일을 독립적으로 제어할 수 있는 다중 모달 이미지 합성 모델입니다.
주요 특징은 다음과 같습니다:
내용과 스타일을 독립적으로 조건으로 하여 이미지를 합성할 수 있습니다. 이를 위해 내용 인코더와 스타일 인코더를 사용하고, 두 임베딩을 통합하는 프로젝터 네트워크를 도입했습니다.
내용과 스타일 간 상호 보완성을 보장하기 위해 보조 의미 및 스타일 기반 검색 모델을 활용하여 학습 데이터를 구축했습니다.
역확산 과정에서 스타일과 내용의 영향력을 조절할 수 있는 기능을 제공하여 사용자 제어를 강화했습니다.
실험 결과, PARASOL은 다양한 메트릭과 사용자 평가에서 최신 기술 대비 우수한 성능을 보였습니다.
PARASOL은 패션 디자인, 건축 렌더링, 개인화된 콘텐츠 생성 등 실세계 응용 분야에서 이미지 스타일과 내용에 대한 정밀한 제어가 필요한 경우 활용될 수 있습니다.
Stats
내용 이미지와 합성 이미지의 의미적 유사도(CLIP-MSE)는 15.12입니다.
스타일 이미지와 합성 이미지의 스타일 유사도(ALADIN-MSE)는 4.054입니다.
합성 이미지의 색상 분포와 스타일 이미지의 색상 분포 간 유사도(Chamfer)는 1.847입니다.
Quotes
"PARASOL은 내용과 미세한 시각적 스타일을 독립적으로 제어할 수 있는 다중 모달 이미지 합성 모델입니다."
"PARASOL은 내용과 스타일 간 상호 보완성을 보장하기 위해 보조 의미 및 스타일 기반 검색 모델을 활용하여 학습 데이터를 구축했습니다."
"PARASOL은 역확산 과정에서 스타일과 내용의 영향력을 조절할 수 있는 기능을 제공하여 사용자 제어를 강화했습니다."