TraDiffusion 소개
TraDiffusion은 텍스트에서 이미지를 생성하는 과정에서 사용자가 직접 마우스 경로를 이용해 이미지를 제어할 수 있는 새로운 방법론입니다. 기존의 박스나 마스크 기반의 접근 방식과는 달리, TraDiffusion은 사용자의 경로에 따라 이미지 생성이 이루어지며, 이를 통해 더욱 자연스럽고 직관적인 제어가 가능합니다. 이 방법은 사전 훈련된 확산 모델을 활용하며, 이미지 생성 과정에서 특정 영역이나 속성을 조작하는 데 매우 효과적입니다. 특히, TraDiffusion은 이미지의 중요한 영역이나 속성, 관계를 조작할 때 유용하며, 이는 디지털 아트나 이미지 생성 연구에서 큰 도움이 될 수 있습니다.
기존의 이미지 생성 방법들은 박스나 마스크를 사용해 특정 영역을 제어하는 방식이 주를 이뤘습니다. 그러나 TraDiffusion은 이와 달리 마우스 경로를 통해 이미지를 제어하며, 이를 통해 훨씬 더 자연스러운 제어가 가능합니다. 전통적인 방법에 비해 TraDiffusion은 단순하면서도 유연한 이미지를 생성할 수 있는 장점이 있으며, 박스나 마스크 기반의 제어 방식이 가지는 제한점을 극복합니다.
모델 개요 및 특징
TraDiffusion은 사전 학습된 확산 모델(diffusion model)을 활용하며, 사용자가 정의한 경로와 결합된 거리 인식 에너지 함수를 통해 추가적인 학습 없이 이미지 레이아웃을 제어할 수 있습니다. 이 접근 방식은 사용자에게 직관적이고 유연한 이미지 생성 제어를 제공하여, 사용자가 자신의 선호에 맞게 이미지를 생성할 수 있도록 돕습니다.
- 트레이닝 없이 사용 가능: TraDiffusion은 사전 훈련된 확산 모델을 기반으로 하여, 별도의 학습 과정 없이 바로 사용 가능합니다.
- 마우스 경로를 통한 제어: 사용자는 마우스를 사용해 원하는 경로를 설정하고, 이를 기반으로 이미지가 생성됩니다.
- 거리 인식 에너지 함수: 경로 내에서 이미지 생성이 더욱 집중되도록 거리 인식 에너지 함수를 사용합니다.
- 유연한 이미지 조작: 사용자가 설정한 경로를 바탕으로 이미지의 특정 영역이나 속성을 조작할 수 있습니다.
TraDiffusion을 사용한 이미지 생성 예시
주요 영역 제어 (Control Over Salient Area)
경로를 사용하여 대상의 주요 영역을 제어하는 예시입니다. 로컬 경로를 강화하여 객체의 로컬 주요 영역 위치를 조정할 수 있습니다.
임의 경로 제어 (Arbitrary Trajectory Control)
임의의 경로로 객체를 제어하는 예시입니다. 주어진 경로를 변경하여 대상의 자세(상단) 또는 대략적인 모양(하단)을 조정할 수 있습니다.
속성 및 관계 제어 (Target Attribute And Relationship Control)
대상의 속성과 관계를 제어하는 예시입니다. 경로를 기반으로 사전 학습된 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델의 속성 혼동 문제를 극복하고, 주어진 프롬프트와 일치하는 시각적 결과를 생성하며(a), 상호작용의 위치를 조정할 수 있습니다(b).
추가 시각 입력 제어 (Additional Visual Input Control)
시각 입력을 제어하는 예시입니다.
서로 다른 랜덤 시드로 제어 (Control With Different Random Seeds)
다양한 랜덤 시드를 사용한 예시입니다. 신뢰성 있게 대상 제어를 달성할 수 있습니다.
다른 모델과의 비교 (Comparisons With Other Models)
기존의 마스크 기반 및 박스 기반 레이아웃 제어 작업과의 정성적 비교입니다. 제어된 대상은 초록색과 주황색으로 표시되었습니다. 마스크 기반 및 박스 기반 레이아웃 제어 방법은 제어 조건이 너무 세밀하거나 너무 거칠어서 부자연스러운 이미지를 생성합니다. 하지만 우리의 간단한 경로 기반 접근 방식은 더 자연스러운 결과를 제공합니다.
TraDiffusion 논문
TraDiffusion GitHub 저장소
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