Paper : https://arxiv.org/pdf/2402.03290AuthorsMeta + UC Berkeley Univ, CVPR’24Main Ideapretrained T2I모델을 control하기 위한 방법으로, 개별적인 instance들에게 각각 control을 제공하기 위한 모델** GLIGEN의 open-set grounded T2I문제와 비슷한 문제를 해결합니다.instance별로 각각 free-form language condition을 제공할 수 있으며, 아래와 같은 location에 대한 유연한 control을 제공할 수 있습니다.Single pointScribbleBounding boxInstance segmentation maskTasks : Text2Image + Contro..

개인적으로 Generative 관련된 결과를 내다보면, 학습된 모델을 이용해 결과를 얻어 내는 것도 좋지만 나만의 "새로운 컨셉"에 대한 결과를 얻는 것에 더 관심이 많은 것 같습니다. 이를 Personalization이라고 하기도 하는데, 이를 위한 다양한 기법을 비교하던 중 아래와 같은 의문들이 생겼습니다.새로운 컨셉을 학습시키고 싶은데, 단순히 fine-tuning을 한다면 내가 원했던 특징들도 사라지지는 않을까?내가 원했던 특징을 남기면서, 특정한 특징을 학습하려면 Fine-tuning 기법 / Personalization 기법 / Inversion기법 어떤 방법을 활용해야하며 무엇이 다르지?왜 위에서 보았던 다양한 기법들이 어떤 논문에서는 Controling style variants로 분류 되..