이 논문은 YaART, 새로운 텍스트 기반 이미지 생성 모델을 소개한다. YaART는 강화학습을 통해 사용자 선호도에 맞춰 정제된 고품질의 이미지를 생성한다.
논문의 주요 내용은 다음과 같다:
모델 및 데이터셋 크기가 모델 성능과 학습 효율에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다. 특히 데이터 품질과 양의 균형이 중요함을 밝혔다.
강화학습을 통해 이미지 미학과 일관성을 향상시켰으며, 이를 통해 기존 모델들에 비해 사용자 선호도가 높은 결과를 얻었다.
모델 크기와 학습 시간의 트레이드오프를 분석했다. 모델 크기를 줄이고 학습 시간을 늘리면 기존 대형 모델 수준의 성능을 달성할 수 있음을 보였다.
사전 학습 모델의 성능이 fine-tuning 후 최종 모델 성능과 강한 상관관계가 있음을 확인했다.
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