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ControlNet 논문 발표 자료. (대본 ppt 내부 포함)

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최초등록일 2023.11.29 최종저작일 2023.11
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ControlNet 논문 발표 자료. (대본 ppt 내부 포함)
상세정보 자료후기 1 자주묻는질문

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    목차

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    본문내용

    Problem Definition
    최근 stable diffusion 이 각광을 받으면서 text to image generation 의 분야는 아주 빠른 속도로 큰 발전을 했습니다.
    stable diffusion 상에서는 text 뿐만 아니라 다양한 컨디션을 받을 수 있다고 하였습니다.
    하지만 stable diffusion 에 text 가 아닌 다른 depth map 이나 canny edge 와 같은 것들을 condition 으로 줄 때 잘 생성하지 못하는 것을 볼 수 있었을 것입니다.

    참고자료

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  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. Stable Diffusion
      Stable Diffusion represents a significant breakthrough in democratizing AI image generation technology. Unlike previous proprietary models, its open-source nature has enabled widespread adoption and innovation across various domains. The model's efficiency in generating high-quality images with relatively modest computational requirements makes it accessible to researchers and developers worldwide. However, concerns about copyright infringement, potential misuse for creating misleading content, and the environmental impact of training large diffusion models remain important considerations. The technology's ability to generate diverse, creative outputs is impressive, yet the responsibility of ensuring ethical usage falls on both developers and users. Overall, Stable Diffusion has catalyzed a democratization wave in generative AI, though careful governance and ethical frameworks are essential for responsible deployment.
    • 2. 조건부 이미지 생성 (Conditional Image Generation)
      Conditional image generation is a powerful technique that enables more controlled and purposeful content creation compared to unconditional generation. By incorporating text prompts, class labels, or other conditioning information, this approach allows users to guide the generation process toward desired outcomes. This capability has practical applications in design, content creation, and scientific visualization. The precision offered by conditional generation makes it valuable for professional use cases where specific requirements must be met. However, the quality and relevance of generated images heavily depend on the clarity and specificity of conditioning inputs. Additionally, biases present in training data can be amplified through conditional generation, potentially producing skewed or stereotypical outputs. Despite these challenges, conditional image generation represents an important step toward more controllable and practical AI systems that can better serve real-world applications.
    • 3. Depth Map과 Edge Detection
      Depth maps and edge detection are fundamental computer vision techniques that extract crucial structural information from images. Depth maps provide three-dimensional spatial understanding, enabling applications in 3D reconstruction, autonomous navigation, and augmented reality. Edge detection identifies boundaries and transitions in images, serving as a foundation for object recognition and image segmentation. These techniques are computationally efficient and have proven reliability across decades of research. When integrated with modern deep learning approaches, they enhance model interpretability and robustness. However, both techniques face challenges in complex scenes with occlusions, varying lighting conditions, and texture-less surfaces. The combination of traditional computer vision methods with neural networks has improved performance significantly. These foundational techniques remain essential components in modern AI pipelines, particularly for tasks requiring spatial reasoning and structural understanding of visual data.
    • 4. ControlNet
      ControlNet is an innovative architecture that significantly enhances the controllability of diffusion models by incorporating spatial and structural conditioning. By using auxiliary inputs like pose, depth, or edge maps, ControlNet enables precise control over image generation while maintaining the creative capabilities of base models. This approach addresses a critical limitation of text-only conditioning, allowing users to specify exact spatial layouts and compositions. The modularity of ControlNet design permits combining multiple conditions simultaneously, offering unprecedented flexibility in content creation. Applications span from architectural visualization to animation and game development. However, the effectiveness depends on the quality of conditioning inputs and proper model training. The computational overhead of additional conditioning pathways should also be considered. ControlNet represents an important advancement toward more controllable generative AI systems, bridging the gap between creative freedom and precise user intent, making it valuable for professional creative workflows.

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