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꾸준하게
[논문리뷰] Moûsai: Efficient Text-to-Music Diffusion Models
arXiv 2023 [paper] [code] [sample]Flavio Schneider, Ojasv Kamal, Zhijing Jin, Bernhard SchölkopfETH Zürich | IIT Kharagpur | MPI for Intelligent Systems & ETH Zürich | MPI for Intelligent Systemssubmitted on 27 Jan 2023 (v1)last revised 23 Oct 2023 (v3) Abstract최근 텍스트 분야의 거대 생성모델이 급격히 개발이 되었지만 텍스트와 음악을 연결 짓는 연구가 아직은 부족한 편이다. 저자는 텍스트를 입력으로 하여 긴 길이의 음악도 생성할 수 있는 text-to-music 생성 모델 Moûsai을 제안하였다. ..
[논문리뷰] StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation
" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스arXiv paper code page demoYupeng Zhou, Daquan Zhou, Ming-Ming Cheng, Jiashi Feng, Qibin HouNankai University, ByteDance Inc., Nankai International Advanced Research Institute2 May 2024Abstract최근 Diffusion 기반 모델은 연속 시퀀스로 생성되는 이미지의 특정 요소를 유지하거나 복잡한 요소를 생성하는 것은 도전과제로 남아있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 self-attention 계산식인 Consistent Self-Attention을 제안하였다. 이는 생성된 이..
[논문리뷰] The Chosen One: Consistent Characters in Text-to-Image Diffusion Models
" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스arXiv paper code(unofficial) page huggingfaceOmri Avrahami, Amir Hertz, Yael Vinker, Moab Arar, Shlomi Fruchter, Ohad Fried, Daniel Cohen-Or, Dani LischinskiThe Hebrew University of Jerusalem, Google Research, Tel Aviv University, Reichman UniversitySubbmitted on 16 Nov 2023 (v1)Last revised 5 Jun 2024 (v4)Abstract최근 T2I 생성 모델이 창작 활동에 많이 사용되고 있지만 일관된 캐릭터..
[논문리뷰] Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT)
" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스ICCV 2023 (Oral) Paper Page CodeWilliam Peebles, Saining XieUC Berkeley, New York University19 Dec 2022Abstract저자는 Transformer 아키텍쳐에 Diffusion을 접목하는 새로운 연구를 하였다. 기존 LDM(Latent Diffusion Model)에서의 U-Net 백본에 latent patch를 이용하는 Transformer를 접목한 것이다. 저자는 이것을 Diffusion Transformer (DiT)라 칭하며 다양한 확장성 또한 갖고있다고 한다. 결과적으로 저자가 제안한 (여러 크기 버전 중) DiT-XL/2 모델이 class-c..
[논문리뷰] Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise
" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스arxiv 2022 Paper CodeArpit Bansal, Eitan Borgnia, Hong-Min Chu, Jie S. Li, Hamid Kazemi, Furong Huang, Micah Goldblum, Jonas Geiping, Tom GoldsteinUniversity of Maryland, New York University19 Aug 2022Abstract일반적인 diffusion은 가우시안 노이즈를 넣어 열화시키고 이것을 복원하는 과정을 거친다. 저자는 실험을 통해 diffusion 모델의 생성 동작은 이미지 품질 저하 선택에 크게 의존하지 않는다는 것을 발견하였다. 다양한 결정론적 품질 저하(블러, 마스킹 등)..
[논문리뷰] CLoRA: A Contrastive Approach to Compose Multiple LoRA Models
" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스arxiv paper pageTuna Han Salih Meral, Enis Simsar, Federico Tombari, Pinar YanardagVirginia Tech, ETH Zürich, TUM, Google28 Mar 2024AbstractLoRA는 이미지 생성 분야에서 효율적이고 대중적인 기술로 자리잡고있다. 기존 pre-trained 모델에 adapter 형식으로 간단하게 연결하여 효율적인 학습을 할 수 있기 때문이다. 그러나 하나의 이미지 생성에 여러 LoRA를 동시에 사용하여 다양한 스타일을 모두 그대로 녹이는 것은 어렵다. 이는 서로다른 LoRA 모델들 속의 Attention 메커니즘이 겹치기 때문인데, 예를들..
[논문리뷰] InstantStyle: Free Lunch towards Style-Preserving in Text-to-Image Generation
" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스arXiv paper codeHaofan Wang, Qixun Wang, Xu Bai, Zekui Qin, Anthony ChenInstantX Team3 Apr 2024Abstract별도의 학습 없이 레퍼런스 이미지를 활용한 diffusion 모델은 개인화 및 커스터마이징에 상당한 잠재력을 보이고 있다. 하지만, 모델이 스타일이 일관된 이미지를 생성하는 데 있어 몇 가지 복잡한 문제와 계속 씨름하고 있다.스타일이라는 개념은 본질적으로 색상, 소재, 분위기, 디자인, 구조 등 다양한 요소를 포괄하는 포괄적인 개념이다.Inversion 방식은 스타일이 저하되기 쉬우므로 세밀한 디테일이 손실되는 경우가 많다.adapter 방식은 스타..
[논문리뷰] LoRA+ : Efficient Low Rank Adaptation of Large Models
" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스arXiv paper codeSoufiane Hayou, Nikhil Ghosh, Bin YuUC Berkeley19 Feb 2024들어가기에 앞서..본 논문은 LoRA 논문의 확장 연구로서 기본적인 LoRA 개념은 다루지 않을 예정입니다. 혹시 LoRA를 아직 보지 않으신 분은 이 곳을 통해 먼저 개념을 익히고 들어오시기를 추천드립니다.Abstract본 논문에서는 LoRA에서 Matrix B, A에 같은 Learning rate를 사용하는 것은 효율적이 않다고 주장하였다. 그러면서 간단한 방법으로 learning rate를 다르게 설정하는 LoRA+를 제안하였다. 이는 같은 컴퓨팅 자원에서 LoRA 대비 1~2%pt의 성능 향상..