AI 탐구노트

최근 몇 년간 텍스트-이미지 변환 확산 모델(Text-to-Image Diffusion Models)은 이미지 생성 기술의 새로운 기준을 정립하며 놀라운 성과를 보였습니다. 그러나 이러한 모델들은 사용자가 원하는 세밀한 제어와 편집 기능을 충분히 제공하지 못하는 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 특정 캐릭터를 다양한 맥락에서 일관되게 유지하면서 생성하는 것은 여전히 해결해야 할 도전 과제입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Diffusion Self-Distillation(DSD) 기법이 제안되었습니다. DSD는 기존의 확산 모델을 활용해 자체적으로 학습 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 모델을 미세 조정하여 이미지 편집 및 생성 능력을 강화하는 방법입니다. 본 논문에서는 DSD를 이용해 제로샷(Ze..

지난 몇 년간 인공지능 분야에서 텍스트-이미지 변환 모델은 획기적인 발전을 이루었습니다. 초기의 U-Net 기반 구조에서 Transformer 기반으로의 전환은 모델의 효율성과 확장 가능성을 크게 개선하며 새로운 표준을 제시했습니다. 동시에, 모델의 크기가 커지고 계산 자원이 증가하면서 텍스트-이미지 변환 모델의 고해상도 이미지 생성 능력이 대폭 향상되었습니다. 이러한 발전은 이미지 생성의 품질과 해상도에서 큰 진전을 이루었지만, 대규모 모델의 높은 비용과 느린 속도는 여전히 산업계와 일반 사용자들에게 큰 장벽으로 남아 있습니다. 엔비디아(NVIDIA)는 최근 텍스트 기반으로 최대 4096×4096 해상도의 고품질 이미지를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있는 혁신적인 텍스트-이미지 생성 프레임워크인 'Sa..