본 논문은 다양한 조건(텍스트, 레이아웃, 드래그)을 가진 조건부 이미지 합성을 위한 새로운 프레임워크를 제안합니다. 기존 방법들의 좁은 적용 범위의 한계를 극복하고자, 조건들을 텍스트, 레이아웃, 드래그라는 세 가지 기본 단위로 나누고 각 단위에 대한 정렬 모듈(Dense Concept Alignment, Dense Geometry Alignment, Dense Motion Alignment)을 설계했습니다. 각 모듈은 텍스트, 기하학적 제약, 움직임에 대한 정밀한 제어를 가능하게 하며, 이러한 모듈들을 유연하게 조합하여 다양한 조건부 생성 작업에 대한 모델의 적응성을 높입니다. 실험 결과, 텍스트 설명, 분할 마스크, 드래그 조작 및 그 조합을 포함한 다양한 조건에서 우수한 성능을 보였습니다. 소스 코드는 공개되어 있습니다.
