👾[Paper-7] Textual Inversion, Dreambooth, and ControlNet

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1. An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion
2. DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation
3. Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

Subject Learning: Textual Inversion & Dreambooth

이미지출처: https://textual-inversion.github.io/

Textual Inversion과 Dreambooth는 일종의 Subject Learning으로 분류할 수 있습니다. 기존에 딕셔너리에 없던 새로운 토큰(혹은 콘셉트)을 학습하는 방법론입니다.

Control Net

이미지출처: https://stable-diffusion-art.com/controlnet/

단순히 프롬프트만을 가이던스로 주는 것이 아닌, 추가적인 이미지 가이던스를 주는 방법론입니다.