개인화된 이미지 합성을 위한 생성형 능동 학습

이 연구는 전통적으로 판별 모델에서 연구되어 온 능동 학습을 생성 모델에 적용하는 방법을 제안합니다. 특히 개인화된 이미지 합성 작업에 초점을 맞추고 있습니다. 생성 모델에서 능동 학습을 수행하는 주요 과제는 쿼리 과정의 개방형 특성입니다. 이를 해결하기 위해 앵커 방향 개념을 도입하여 쿼리 과정을 반개방형 문제로 변환합니다. 또한 탐색-활용 딜레마를 해결하기 위한 방향 기반 불확실성 샘플링 전략을 제안합니다.