프롬프트 임베딩 역전을 통한 텍스트 기반 편집
사전 학습된 확산 모델의 뛰어난 이미지 편집 능력 활용에 대한 연구가 활발합니다. 기존 접근 방식들은 모델 미세 조정 또는 잠재 공간에서의 이미지 역전을 사용하지만, 선택 영역의 불만족스러운 결과와 비선택 영역의 예상치 못한 변화, 그리고 입력 이미지의 모든 시각적 객체를 포함해야 하는 텍스트 프롬프트 편집의 어려움이라는 두 가지 문제에 직면합니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 개선 방안을 제안합니다. 첫째, 교차-어텐션 레이어의 값 선형 네트워크 입력만을 최적화하는 것으로 실제 이미지 재구성에 충분한 성능을 …