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ข้อมูลเชิงลึก - 조건부 이미지 생성
불확실성 인식 보상 모델링을 통한 강력한 조건부 이미지 생성: Ctrl-U
기존의 조건부 이미지 생성 모델은 새로운 데이터에 대한 보상 모델의 부정확한 피드백으로 인해 어려움을 겪었지만, Ctrl-U는 불확실성 인식 보상 모델링을 통해 이러한 한계를 해결하여 생성된 이미지의 품질과 조건부 제어 능력을 향상시킵니다.
피셔 정보를 활용한 훈련 없는 조건부 확산 모델
피셔 정보를 활용하여 계산 비용을 줄이면서도 다양한 조건부 이미지 생성 작업을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.
조건 인식 신경망을 통한 제어된 이미지 생성
이 연구는 신경망 가중치 조작을 통해 이미지 생성 모델을 제어하는 새로운 방법을 제안합니다. 이를 통해 기존 방식보다 성능이 크게 향상되었으며, 효율성도 크게 개선되었습니다.
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