본 논문은 단일 이미지 또는 소수의 이미지만으로 개인화된 이미지 생성 및 편집을 수행하는 새로운 방법인 SISO를 제안합니다. 기존의 개념 학습 방식은 이미지 수가 적을 경우 이미지 품질이 저하되는 문제가 있고, 인코더 사전 훈련은 시간이 오래 걸리고 생성 범위가 제한되는 단점이 있습니다. SISO는 사전 훈련 없이 입력 이미지와의 유사도 점수를 최적화하는 반복적인 방법을 사용합니다. 이를 통해 이미지 생성기 모델에 플러그 앤 플레이 방식으로 최적화를 적용하여 이미지 편집 및 생성 작업에서 기존 방법보다 이미지 품질, 주제 충실도, 배경 보존 측면에서 향상된 결과를 보여줍니다.
