어텐션 손실 역전파를 이용한 T2I Diffusion 모델의 레이아웃 제어 및 시맨틱 안 guidance
본 논문에서는 어텐션 손실 역전파 기법을 활용하여 T2I Diffusion 모델에서 이미지 생성 시 레이아웃 및 시맨틱 속성 제어를 가능하게 하는 학습-Free 프레임워크를 제안합니다.
Train-Free Controllable Image Generation with Attention Loss Backward for Text-to-Image Diffusion Models
This paper proposes a novel, train-free method for controlling text-to-image diffusion models, addressing attribute mismatch and layout control issues by leveraging attention loss backward to guide image generation through prompts and layout information.
CtrLoRA: 제어 가능한 이미지 생성을 위한 확장 가능하고 효율적인 프레임워크
CtrLoRA는 다양한 이미지 생성 작업에 적용 가능한 기본 모델인 Base ControlNet과 각 작업의 특징을 학습하는 LoRA를 결합하여, 적은 데이터와 자원으로 새로운 조건의 제어 가능한 이미지 생성 모델을 효율적으로 개발할 수 있는 프레임워크입니다.
CtrLoRA：制御可能な画像生成のための拡張可能かつ効率的なフレームワーク
CtrLoRAは、大規模なベースモデルとタスク固有のLoRA層を組み合わせることで、新しい条件下での制御可能な画像生成を、少ないデータと計算リソースで実現する効率的なフレームワークである。
CtrLoRA: Efficiently Adapting ControlNet for Controllable Image Generation with Low-Rank Adaptation
CtrLoRA offers an efficient and extensible framework for controllable image generation by training a shared Base ControlNet with condition-specific LoRAs, enabling adaptation to new conditions with significantly less data and computational resources compared to the original ControlNet.
CAR: A Plug-and-Play Framework for Controllable Autoregressive Visual Generation Using Pre-trained Models
CAR is a novel framework that introduces efficient and flexible control mechanisms to autoregressive visual generation models by leveraging pre-trained models and multi-scale latent variable modeling.
ControlAR: 자동 회귀 모델을 사용한 제어 가능한 이미지 생성 및 임의 해상도 이미지 생성 기능
ControlAR이라는 새로운 프레임워크를 사용하여 자동 회귀 모델을 제어하여 고품질 이미지를 생성하고, ControlNet++와 같은 최첨단 제어 가능한 확산 모델을 능가하는 성능을 달성했습니다.
ControlAR：自己回帰モデルを用いた制御可能な画像生成
ControlARは、自己回帰モデルに空間制御を統合することで、高品質な画像を効率的かつ効果的に生成するフレームワークである。
ControlAR: Achieving Controllable Image Generation with Autoregressive Models Through Novel Control Encoding and Conditional Decoding
ControlAR is a novel framework that effectively integrates spatial controls into autoregressive image generation models, enabling high-quality, arbitrary-resolution image synthesis comparable to or surpassing state-of-the-art diffusion models.
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