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초록·키워드
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.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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