핵심 개념
한 쌍의 실제 스타일 이미지로 훈련된 변형 인식 얼굴 스타일링 프레임워크를 제안합니다.
초록
한 쌍의 실제 스타일 이미지로 훈련된 변형 인식 얼굴 스타일링 프레임워크 소개
DINO 시맨틱 가이드를 활용한 변형 인식 생성기 설명
색상 정렬을 통한 정확한 시맨틱 일치 보장
사용자 선호도 조사 및 실험 결과 요약
통계
우리의 방법은 변형 및 스타일을 동시에 보장하는 것으로 나타났습니다.
훈련 시간은 약 10분으로 효율적입니다.
인용구
"우리의 방법은 단일 쌍의 실제 스타일 이미지로 훈련된 변형 인식 생성기를 통해 얼굴 이미지를 고품질의 스타일로 변형할 수 있습니다."
"DINO 시맨틱 가이드를 활용하여 구조적 변형을 보장하는 새로운 제약 조건을 제안합니다."