Core Concepts
확산 모델을 이용하여 두 이미지 간의 부드럽고 직접적이며 사실적인 보간 이미지를 생성하는 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 확산 모델을 활용하여 두 이미지 간의 부드럽고 직접적이며 사실적인 보간 이미지를 생성하는 방법을 제안한다.
두 이미지의 텍스트 임베딩과 잠재 상태를 보간하여 부드러운 전이를 달성한다.
모델 적응 기법을 통해 보간 경로의 직접성과 보간 이미지의 품질 간의 균형을 유지한다.
지각적으로 균일한 샘플링 기법을 제안하여 보간 이미지 간의 시각적 변화를 부드럽게 한다.
다양한 실험을 통해 제안 방법의 효과를 검증하며, 데이터 증강, 모델 설명 가능성, 비디오 보간 등의 응용 가능성을 보인다.
Stats
두 이미지 간 LPIPS 차이의 합은 92.58이다.
두 이미지 간 최대 LPIPS 차이는 0.37이다.
생성된 이미지의 FID 점수는 148.45이다.
Quotes
"확산 모델은 다양성과 사실성 측면에서 최첨단 성능을 달성했다."
"확산 모델은 다양한 조건 신호를 부드럽게 통합할 수 있는 유용한 속성을 가지고 있다."