이미지 편집 기술

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확산 모델 기반 드래그 편집 기법인 GoodDrag는 안정성과 이미지 품질을 향상시킨다. 교대 드래그 및 디노이징(AlDD) 프레임워크와 정보 보존 모션 감독 기법을 통해 편집 결과의 충실도와 정확성을 높인다.

InstructBrush는 참조 이미지 쌍에서 편집 효과를 추출하여 새로운 이미지 편집에 적용하는 방법을 제안합니다. 주의 기반 지침 최적화와 변환 지향 지침 초기화 기술을 통해 지침 역전의 정확성과 일반화 능력을 향상시킵니다.

다중 레이어 잠재 분해와 융합을 통해 다양한 공간 인식 이미지 편집 작업을 단일 프레임워크로 구현할 수 있다.

본 연구는 다양한 공간 인식 이미지 편집 작업을 통합적이고 정확하게 수행할 수 있는 다중 레이어 잠재 공간 분해 및 융합 프레임워크를 제안한다.

Ground-A-Score는 이미지 내 객체 위치에 대한 사전 지식을 활용하여 복잡한 텍스트 프롬프트의 세부 사항을 정확하게 반영하는 단순하지만 강력한 모델 독립적 이미지 편집 방법입니다.

Ground-A-Score는 이미지 내 객체 위치 정보를 활용하여 복잡한 텍스트 프롬프트에 정확하게 부합하는 이미지 편집 결과를 생성한다.

Ground-A-Score는 이미지 내 객체 위치에 대한 사전 지식을 활용하여 복잡한 텍스트 프롬프트의 세부 사항을 정확하게 반영하는 모델 독립적 이미지 편집 방법입니다.

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