분류 전체보기204 [2025-1] 박서형 - DemoFusion: Democratising High-Resolution Image Generation With No $$$ https://arxiv.org/abs/2311.16973 DemoFusion: Democratising High-Resolution Image Generation With No $$$High-resolution image generation with Generative Artificial Intelligence (GenAI) has immense potential but, due to the enormous capital investment required for training, it is increasingly centralised to a few large corporations, and hidden behind paywallsarxiv.org 1. Abstracthigh-resolution im.. 2025. 2. 22. [2025-1] 임수연 - Mask R-CNN https://arxiv.org/abs/1703.06870 Mask R-CNNWe present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, calledarxiv.org안녕하세요, 이번 글에서는 Kaiming He의 Mask R-CNN(2017) 논문 리뷰를 해보도록 하겠습니다. 1. introductionObject Detect.. 2025. 2. 22. [2025-1] 전윤경- Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation Introduction비지도 image-to-image translation : 이미지 pairing 없이도 소스 이미지에서 타겟 스타일로 변환MUNIT: 입력 이미지가 있으면 여러 가지 스타일로 변환 가능 가정1. 이미지의 잠재 공간-> 콘텐츠 공간(content space), 스타일 공간(style space) 으로 분해2. 서로 다른 도메인의 이미지들은 공통된 콘텐츠 공간 을 공유하지만, 스타일 공간은 공유하지 않음3. 소스 이미지를 타겟 도메인으로 변환할 때, 콘텐츠 코드를 유지한 채, 타겟 스타일 공간에서 무작위로 샘플링한 스타일 코드와 결합 콘텐츠(content): 이미지의 기본적인 공간적 구조스타일(style): 콘텐츠의 렌더링 방식콘텐츠 코드(content code) : 변환 과정에서 보.. 2025. 2. 21. [2025-1] 최민서 - Denoising Diffusion Implicit Models [DDIM] https://arxiv.org/abs/2010.02502 Denoising Diffusion Implicit ModelsDenoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have achieved high quality image generation without adversarial training, yet they require simulating a Markov chain for many steps to produce a sample. To accelerate sampling, we present denoising diffusionarxiv.org 본 논문은 Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)와 깊은 .. 2025. 2. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 51 다음
