Conditional Image Synthesis with Diffusion Models: A Survey
Created by
Haebom
저자
Zheyuan Zhan, Defang Chen, Jian-Ping Mei, Zhenghe Zhao, Jiawei Chen, Chun Chen, Siwei Lyu, Can Wang
개요
본 논문은 사용자 지정 조건에 기반한 조건부 이미지 합성에서 확산 기반 생성 모델링의 최근 발전을 종합적으로 조망합니다. 확산 기반 모델링의 복잡성, 다양한 이미지 합성 작업, 그리고 조건화 메커니즘의 다양성을 고려하여, 기존 연구들을 잡음 제거 네트워크와 샘플링 프로세스라는 두 가지 핵심 구성 요소에 조건이 통합되는 방식에 따라 분류합니다. 훈련, 재사용 및 특수화 단계에서 다양한 조건화 접근 방식의 기본 원리, 장점 및 잠재적 과제를 강조하고, 샘플링 프로세스에서 주요 여섯 가지 조건화 메커니즘을 요약합니다. 모든 논의는 인기 있는 응용 프로그램을 중심으로 이루어지며, 미해결 문제들을 제시하고 향후 연구를 위한 가능한 해결책을 제안합니다. 검토된 연구 목록은 https://github.com/zju-pi/Awesome-Conditional-Diffusion-Models 에서 확인할 수 있습니다.
시사점: 확산 기반 조건부 이미지 합성 모델의 다양한 조건화 기법들을 체계적으로 분류하고 비교 분석하여, 연구자들의 이해와 향후 연구 방향 설정에 기여합니다. 주요 조건화 메커니즘과 그 장단점을 명확히 제시하여 실제 응용에 도움을 줍니다. 미해결 문제점과 향후 연구 방향 제시를 통해 해당 분야의 발전에 기여합니다.
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한계점: 본 논문은 특정 시점까지의 연구를 바탕으로 작성되었으므로, 최신 연구 동향을 완전히 반영하지 못할 수 있습니다. 방대한 양의 연구를 분류하고 요약하는 과정에서 세부적인 내용 누락 가능성이 있습니다. 특정 조건화 기법의 효과를 정량적으로 비교 분석하지 않아, 각 기법의 상대적 우수성을 판단하는 데 한계가 있습니다.
