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초록·키워드
Text-to-image 생성 모델에서 사용자 프롬프트는 결과물인 이미지의 품질을 결정하는 핵심요소이다. 하지만 이미지 생성 모델의 현행 연구들은 대부분 이미지를 생성하는 것에만 중점을 두고 있어, 사용자들은 원하는 결과를 얻기 위해 적절한 어휘로 프롬프트를 작성하는 데 어려움을 느끼는 문제가 있다. 본 연구에서는 생성 모델의 최종 출력과 사용자의 의도 사이의 간극을 줄여 모델의 사용성을 높이는 새로운 방법론을 제안한다. Thesaurus 기반 TTA(Test Time Augmentation) 기법을 도입하여 사용자의 프롬프트를 의미론적으로 연관된 다양한 augmented prompt로 확장한 뒤, 사용자의 피드백을 반영한다. 본 연구의 방법을 통해 사용자의 프롬프트로 생성한 이미지와는 다른 다양한 이미지를 생성하는 것을 정성 평가를 통해 확인하였으며, 증강된 프롬프트가 사용자의 프롬프트와 의미론적으로 연관되어 있다는 것을 BERT Score를 이용한 정량 평가를 통해 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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