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기술

CLIP 잠재 표현의 계층 생성

CLIP 잠재 표현의 계층 생성기술
연구 공개
2022년
원제
Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
중간 표현
CLIP 이미지 임베딩
이미지 복원 구성
확산 디코더
CLIP 잠재 표현의 계층 생성은 문장에서 이미지 임베딩을 만든 뒤 그 표현을 이미지로 복원하는 두 단계 생성 접근이다. 의미·스타일 표현의 생성과 세부 픽셀 생성을 분리해 이미지 변형도 다룬다.

표현을 먼저 생성하기

사전 모형은 문장 설명으로부터 CLIP 이미지 임베딩을 생성한다. 디코더는 이 임베딩을 조건으로 실제 이미지를 만든다. 문장에서 곧바로 픽셀을 생성하는 단일 단계와 구분되는 구성이다.

임베딩에서의 변형

이미지 표현이 보존하는 의미와 스타일을 유지하면서, 표현에 담기지 않은 세부 사항은 달라지는 변형을 생성할 수 있다. 공통 임베딩 공간을 이용한 언어 안내 조작도 평가했다.

두 모형의 역할

디코더에는 확산 모형을 사용한다. 사전 모형에는 자기회귀 방식과 확산 방식을 비교했으며, 원 연구의 실험에서는 확산 사전 모형이 계산 효율과 표본 품질에서 유리했다.

관련 문서

CLIP / GLIDE 이미지 생성 / 잠재 확산 모형 / DDPM / 분류기 없는 확산 안내 / Imagen 이미지 생성