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저자정보
김재현 (한국과학기술원) 김성표 (한국과학기술원) 이무현 (한국과학기술원) 김문철 (한국과학기술원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
1,166 - 1,169 (4page)

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확산 모델은(Diffusion Model) 이미지 합성 분야에서 최첨단 성능을 보여주었다. 이 모델은 빠르게 발전하여 이미지 합성분야 뿐만 아니라 초해상화 연구에도 적용되고 있다. 초해상화 연구에서 확산모델의 적용이 활발히 연구되고 있지만 inference 시의 반복적인 디노이징(denoising) 과정과 어텐션(attention)기반의 모듈로 높은 GPU 메모리 사용량이 요구된다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 어텐션(attention )모듈을 사용하지 않는 효율적인 확산-초해상화 모델을 제안한다.

목차

요약 (Abstract)
1. 서론 (Introduction)
2. 선행 연구
3. 제안 방법
4. 결과
5. 결론
참고문헌

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