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insight - 실사 이미지 역전
실사 이미지 역전을 통한 반복 노이징
본 연구는 실사 이미지를 확산 모델의 도메인으로 역전시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 ReNoise 기법은 역전 과정에서 반복적인 노이징을 활용하여 재구성 정확도를 높이고 편집 가능성을 유지한다.
실사 이미지 역전을 통한 반복적 노이즈 생성
최근 텍스트 기반 확산 모델의 발전으로 강력한 이미지 조작 기능이 가능해졌지만, 실사 이미지를 이 모델 도메인으로 역전시키는 것이 여전히 과제이다. 본 연구에서는 연산 대비 품질이 높은 역전 방법을 제안한다. 이는 확산 샘플링 과정을 역전시키면서 각 역전 단계에서 반복적인 재노이즈 메커니즘을 활용하여 예측 지점을 정교화한다. 다양한 샘플링 알고리즘과 모델에 대한 평가를 통해 정확도와 속도 면에서 효과적임을 보였다. 또한 제안 방법이 텍스트 기반 이미지 편집을 가능하게 함을 확인하였다.
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