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AI 탐구노트

사전 훈련된 확산 모델의 해상도와 속도를 높이는 훈련 없는 방법 HiDiffusion은 이미지 생성 프레임워크로 확산 기반의 이미지 생성 모델을 이용해 고해상도 이미지를 생성할 때 객체가 불필요하게 중복해서 나타나거나 생성 시간이 많이 걸리는 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 기능 맵 크기를 동적으로 조절해 객체 중복 문제를 해결하기 위해 RAU-Net (Resolution-Aware U-Net)을, 고해상도 블록의 self-attention에서 발생하는 높은 연산량을 줄이기 위해 MSW-MSA (Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention) 메커니즘을 사용했다고 합니다. Text to Image, Image to Image, Image Inpaintin..
AI 기술
2024. 8. 15. 11:05