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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,134 - 1,137 (4page)
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In personalized image generation, DreamBooth has demonstrated strong performance in learning and generating perceptually convincing images of a target instance. However, it often suffers from undesirable background learning alongside the target instance, leading to unexpected outputs. To address this issue, we propose a novel training approach that focuses specifically on the target instance, minimizing the influence of background features. Our method achieves this by freezing the text encoder and optimizing only the instance-specific condition V*. Additionally, we guide the model to focus more strongly on the instance location by refining the attention map of V* using mean squared error (MSE) loss. This approach ensures that the model prioritizes the target instance during generation, resulting in more accurate and consistent outputs.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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