본 논문은 단일 이미지 편집 문제를 해결하기 위해 기존의 사전 훈련된 확산 모델을 활용하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 방식들은 여러 이미지를 사용하여 학습하기 때문에 단일 이미지 편집 시 과적합 문제와 원본 이미지의 내용 유지 실패 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 분류기 없는 안내(classifier-free guidance)를 기반으로 한 새로운 모델 기반 안내 방법을 제안하여 단일 이미지로 학습된 지식을 사전 훈련된 확산 모델에 효과적으로 전달합니다. 또한, 임의 해상도의 이미지 생성을 위한 패치 기반 미세 조정 방법을 제시합니다. 실험 결과, 스타일 변경, 콘텐츠 추가, 객체 조작 등 다양한 편집 작업에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보임을 확인했습니다. GitHub에 코드를 공개하여 연구 목적으로 사용할 수 있도록 했습니다.
