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저자정보
Sojeong Kim (Chung-Ang University) A Seong Moon (Chung-Ang University) Jaesung Lee (Chung-Ang University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,882 - 2,886 (5page)

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This paper discusses the use of diffusion models in text to image generation tasks. Diffusion models are considered promising generative models that can generate photorealistic images from text descriptions. Introducing the background of diffusion models with classifier guidance and implemented space, we will show the results of inference experiments of three recent diffusion models: GLIDE, VQ-diffusion, and Stable Diffusion. With these results, we will discuss the future research directions of text to image generation using diffusion model.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Experiments
Ⅳ. Conclusions
References

참고문헌 (0)

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