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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제10호
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 513 - 518 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.10.513
이용수
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Text-to-image 생성 모델에서 사용자 프롬프트는 결과물인 이미지의 품질을 결정하는 핵심요소이다. 하지만 이미지 생성 모델의 현행 연구들은 대부분 이미지를 생성하는 것에만 중점을 두고 있어, 사용자들은 원하는 결과를 얻기 위해 적절한 어휘로 프롬프트를 작성하는 데 어려움을 느끼는 문제가 있다. 본 연구에서는 생성 모델의 최종 출력과 사용자의 의도 사이의 간극을 줄여 모델의 사용성을 높이는 새로운 방법론을 제안한다. Thesaurus 기반 TTA(Test Time Augmentation) 기법을 도입하여 사용자의 프롬프트를 의미론적으로 연관된 다양한 augmented prompt로 확장한 뒤, 사용자의 피드백을 반영한다. 본 연구의 방법을 통해 사용자의 프롬프트로 생성한 이미지와는 다른 다양한 이미지를 생성하는 것을 정성 평가를 통해 확인하였으며, 증강된 프롬프트가 사용자의 프롬프트와 의미론적으로 연관되어 있다는 것을 BERT Score를 이용한 정량 평가를 통해 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 모델 설명
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
R. Rombach, A. Blattmann, D. Lorenz, P. Esser and B. Ommer, "High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models", arXiv preprint arXiv:2112.10752, 2022.
V. Liu and L. B. Chilton, "Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models", arXiv preprint arXiv:2109.06977, 2023.
J. Ho, A. Jain and P. Abbeel, "Denoising Diffusion Probabilistic Models", arXiv preprint arXiv:2006.11239, 2020.
A. Radford, J. Kim, C. Hallacy, A. Ramesh, G. Goh, S. Agarwal, G. Sastry, A. Askell, P. Mishkin, J. Clark, G. Krueger and I. Sutskever, "Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision", arXiv preprint arXiv:2103.00020, 2021.
O. Ronneberger, P. Fischer and T. Brox, "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation", arXiv preprint arXiv:1505.04597, 2015.
V. Liu and L. B. Chilton, "Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models", arXiv preprint arXiv:2109.06977, 2023.
J. Ho, A. Jain and P. Abbeel, "Denoising Diffusion Probabilistic Models", arXiv preprint arXiv:2006.11239, 2020.
A. Radford, J. Kim, C. Hallacy, A. Ramesh, G. Goh, S. Agarwal, G. Sastry, A. Askell, P. Mishkin, J. Clark, G. Krueger and I. Sutskever, "Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision", arXiv preprint arXiv:2103.00020, 2021.
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