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개요Edge/Depth Conditioning Diffusion은 이미지 생성 AI 모델에 윤곽선(edge map) 또는 깊이 정보(depth map)를 조건(condition)으로 제공하여 더욱 정밀하고 현실감 있는 이미지를 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. ControlNet을 비롯한 조건 기반 확산 모델들과 결합해 다양한 실무 응용이 가능하며, 특히 공간 정보 기반의 이미지 생성에서 높은 정확도를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Edge map 또는 Depth map을 조건 입력으로 사용하여 이미지 생성 결과를 제어하는 확산 모델 기술목적구조, 형태, 원근 정보를 반영한 이미지 생성적용 방식조건 맵을 확산 모델에 추가로 주입하여 방향성 제어 강화이 기술은 생성 결과가 입력 조건을 정..

개요ControlNet은 이미지 생성 확산 모델(예: Stable Diffusion)에 다양한 조건 입력을 결합해 보다 정밀한 제어와 사용자 의도를 반영한 결과물을 생성할 수 있도록 하는 모델 구조입니다. 기존 텍스트 기반 프롬프트만으로는 제어가 어려웠던 위치, 윤곽, 포즈, 스타일 등 다양한 요소를 명시적으로 지정할 수 있어 생성형 AI의 실용성과 정밀도를 한 단계 끌어올렸습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Pretrained Diffusion 모델에 조건 입력(Condition Map)을 삽입하여 출력 이미지를 제어하는 구조목적사용자 지정 조건(스케치, 포즈 등)을 반영한 이미지 생성접근 방식기존 모델의 파라미터는 고정, 조건 전용 Branch를 추가하여 연산 병렬화ControlNet은 Sta..

개요DreamBooth는 소수의 사용자 이미지(3~5장)만으로도, 특정 인물이나 스타일을 기존 텍스트-이미지 확산 모델(Stable Diffusion 등)에 맞춤 학습시켜 개인화된 이미지 생성을 가능하게 하는 파인튜닝 기법입니다. 2022년 Google Research와 Boston University 연구팀이 발표한 이 기술은 사용자 고유의 특성을 보존하면서도 원하는 문맥에 맞는 이미지 생성을 가능하게 하며, 팬아트, 게임 캐릭터, 패션, 브랜딩 등 다양한 분야에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의DreamBooth는 **사전 학습된 텍스트-이미지 생성 모델을 특정 개체(object, identity)에 대해 미세조정(fine-tune)**하여, 해당 개체가 다양한 문맥에 등장하는 이미지를 생성할 ..