텍스트 기반 이미지 편집

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어텐션 그룹핑을 활용한 효율적인 다중 측면 텍스트 기반 이미지 편집: ParallelEdits

본 논문에서는 여러 객체 또는 속성을 동시에 편집할 수 있는 새로운 텍스트 기반 이미지 편집 방법인 ParallelEdits를 제안합니다. ParallelEdits는 어텐션 그룹핑 메커니즘을 통해 여러 속성을 동시에 효율적으로 처리하여 기존 방법보다 우수한 성능을 달성합니다.

텍스트 기반 확산 모델을 사용한 개념 스케일링

텍스트 기반 확산 모델을 활용하여 이미지 내 특정 개념을 증폭하거나 억제하는 새로운 이미지 편집 패러다임을 제시합니다.

텍스트 기반 이미지 편집 향상을 위한 하이브리드 마스크 정보 융합

텍스트 기반 이미지 편집 기술을 개선하기 위해 마스크 정보를 활용한 융합 방법을 제안한다.

자연어 지침을 활용하여 이미지에 변경을 가하는 DM-Align 모델

DM-Align 모델은 원본 이미지에 대한 설명과 편집 지침 간의 단어 정렬을 활용하여 이미지의 특정 부분을 효과적으로 변경하고 배경을 잘 보존할 수 있다.

픽셀 수준 T2I 모델을 위한 반복적 역전 기법

픽셀 수준 T2I 모델에서 DDIM 역전의 한계를 극복하기 위해 반복적 역전 기법(IterInv)을 제안한다. IterInv는 DeepFloyd-IF 모델에 대해 정확한 이미지 재구성과 편집 기능을 제공한다.

ByteEdit: 텍스트 기반 이미지 편집을 위한 혁신적인 피드백 학습 프레임워크

ByteEdit은 피드백 학습을 통해 이미지 편집 작업의 품질, 일관성 및 효율성을 크게 향상시킨다.

포지디트: 학습과 망각을 통한 텍스트 기반 이미지 편집

포지디트는 원본 이미지의 특성을 잘 보존하면서도 효율적으로 텍스트 기반 이미지 편집을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.

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