이 논문은 안정 확산(Stable Diffusion)이라는 최신 이미지 생성 기술의 한계를 지적하고, 이를 극복하기 위한 "오래된 확산(Stale Diffusion)" 방법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
안정 확산은 이미 오래된 기술이며, 이를 최대 엔트로피 상태로 고착화시킨 "오래된 확산" 방법을 제안한다. 이는 느린 과학 운동(Slow Science Movement)의 일환으로 볼 수 있다.
오래된 확산 방법은 균일 분포를 기반으로 하며, 무한한 반복을 통해 원래의 데이터 분포를 복원한다. 이는 현재 최첨단 방법들의 계산 요구 사항과 부합한다.
오래된 확산 모델은 변형 가능한 트랜스포머 아키텍처를 사용하며, TikTok 동영상 데이터셋을 사용하여 훈련된다.
제안된 방법은 초현실적이고 수면을 유도하는 5D 비디오를 생성할 수 있다. 이는 사용자의 상상력을 자극하는 것을 목표로 한다.
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by Joao F. Henr... at arxiv.org 04-02-2024
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