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ERNIE-ViLG 2.0: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Knowledge-Enhanced Mixture-of-Denoising-Experts 이 논문은 바이두에서 나온 논문입니다. 아래가 award candidate이라면, 이 논문은 highlight입니다. [CVPR2023] On Distillation of Guided Diffusion Models 논문리뷰 - [CVPR2023] On Distillation of Guided Diffusion Models 오늘 소개드릴 논문은 stanford univ, stability AI & LMU Munich, Google Research 가 저자리스트에 등록되어 있는 그사세 논문입니다. 아시다시피 LMU ..

DeepLearning/Vision 2023. 6. 28. 22:20

논문리뷰 - [CVPR2023] On Distillation of Guided Diffusion Models 오늘 소개드릴 논문은 stanford univ, stability AI & LMU Munich, Google Research 가 저자리스트에 등록되어 있는 그사세 논문입니다. 아시다시피 LMU Munich은 Latent diffusion model을 발표한 곳입니다. (아마도?) diffusion의 아버지겠죠. 이번 CVPR 2023의 award candidate 입니다. 수식이 좀 많이 등장하는데요, 잘 설명드려볼게요. Introduction 이젠 전면 표지에 이런 figure올라와도 솔직히 덤덤합니다. 뭐 무난하네~ 싶은데 caption을 한번 보세요. 단지 1번에서 4번의 denoising ..

DeepLearning/Vision 2023. 6. 22. 17:49

논문 리뷰 - InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions 논문을 블로그에 기록하는 이유의 확실한 장점은, 남들에게 직접 보여지는 글이라, 훨씬 적극적인 논문읽기를 하게 된다는 것이여서 몰입하게 되는 정도가 달콤합니다. 한번 여러분도 해보시고 좋은 논문 리뷰를 작성하시고 알려주세요 ㅎㅎ 오늘 소개드릴 논문도 화려한 figure와 굉장히 재밌는 방법론입니다. 아래 저자의 프로젝트 url입니다. InstructPix2Pix We propose a method for editing images from human instructions: given an input image and a written instruction that tells t..

DeepLearning/Vision 2023. 6. 22. 17:13

논문 리뷰 - DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation Introduction 이 논문은 DreamBooth라는 방법론에 대한 연구로, 단 몇 장의 이미지만 사용한 diffusion model fine-tuning 방법을 제시합니다. 기존의 학습 데이터/ pretrained weight로부터의 knowledge를 활용하면서도, new concept, 즉 다양한 장면, 포즈, lightning condition에 대해 capable 해지게 합니다. 기존 방법과 비교해 보죠. 위와 같이 기존의 이미지나 텍스트만을 이용하여 가이드하는 방법론에는 이미지의 표현 정확도 (fidelity)와 새로운 맥락 ..

DeepLearning/Vision 2023. 6. 22. 16:42