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저자정보
김태환 (중앙대학교) 한재호 (중앙대학교) 김준영 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,774 - 2,777 (4page)

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In recent years, diffusion models have revolutionized image editing by enhancing quality and flexibility. This survey explores advancements in point-based image editing through six key studies: DragDiffusion, DragonDiffusion, DiffEditor, StableDrag, DragNoise, and GoodDrag. These methods build on foundational techniques from frameworks like DragGAN, improving precision, stability, and interactivity. Innovations include nuanced control over image manipulation, integration of text and image prompts, discriminative point tracking, and confidence-based motion supervision. This paper synthesizes these developments, outlining the current state and future prospects of point-based image editing.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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