VAE의 잠재 변수를 활용한 비지도 기반 제어 가능한 확산 모델
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김민주 | - |
dc.contributor.author | 김성겸 | - |
dc.contributor.author | 채동규 | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-04T07:58:14Z | - |
dc.date.available | 2023-09-04T07:58:14Z | - |
dc.date.created | 2023-07-20 | - |
dc.date.issued | 2023-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/190028 | - |
dc.description.abstract | 최근 확산확률모델 (Diffusion Probabilistic Models)이 여러 이미지 생성모델 중 가장 좋은 성능을 보이고 있으며 활발히 연구되고 있다. 그 중에서도 트랜스포머를 이용한, 텍스트 설명에 기반한 이미지 생성이 집중적으로 연구되고 있다. 그러나 텍스트 기반으로 훈련된 확산확률모델은 다른 생성 모델들과 비교해 좋은 품질의 이미지를 생성하고 사용자가 원하는 이미지를 생성할 수 있도록 제어하는 것에는 용이하나, 모델의 크기가 너무 크다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Beta-VAE의 특성분리된잠재변수 (disentangled latent variables) 를 이용하여 확산모델을 비지도 방식으로 제어하는 방법을 제안한다. Diffusion Autoencoder의 구조를 참고해 Beta-VAE의 잠재변수를 확산 모델에 추가 하였으며,InfoGAN의 손실 함수를 참고하여 확산모델의 훈련에 잠재변수를 반영하였다. 실험 결과 제안하는 방법은 데이터 레이블 없이도 확산모델을 통해 의미론 적인 특징을 제어하며 이미지를 생성할 수 있었다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | VAE의 잠재 변수를 활용한 비지도 기반 제어 가능한 확산 모델 | - |
dc.title.alternative | Unsupervised Controllable Generation of Diffusion Models with Latent Variables in VAE | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 채동규 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023), pp.1009 - 1011 | - |
dc.relation.isPartOf | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023) | - |
dc.citation.title | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023) | - |
dc.citation.startPage | 1009 | - |
dc.citation.endPage | 1011 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11488254 | - |
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