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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,148 - 2,152 (5page)
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In this paper, we propose a modified architecture for a single image-based diffusion model to enhance the diversity of generated images while maintaining semantic fidelity. Our method utilizes the UNet structure to improve the capture of both local and global features from a single image, significantly enhancing the quality and variability of the outputs. Furthermore, we incorporate a CLIP loss function to ensure semantic consistency between the generated images and the source image. This incorporation not only preserves the detailed characteristics of the source image but also maintains semantic integrity. Our experiments demonstrate that integrating image CLIP loss markedly improves compliance with text CLIP guidance, enabling more effective text-guided editing. Unlike other image variation methods using diffusion models, this study provides an effective approach to generate user-desired variations based on a single input image while preserving realistic details.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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