본 논문은 개인화된 이미지 생성을 위한 새로운 방법인 AutoComponent-LoRA (AC-LoRA)를 제안합니다. 기존 LoRA 기반 방법들의 rank 매개변수 조정 어려움을 해결하기 위해, AC-LoRA는 특이값 분해(SVD)와 동적 휴리스틱을 이용하여 LoRA 행렬의 신호 성분과 노이즈 성분을 자동으로 분리합니다. 이를 통해 모델의 과적합 또는 과소적합 문제를 효과적으로 해결하고 빠르고 효율적인 개인화된 예술적 스타일 이미지 생성을 가능하게 합니다. FID, CLIP, DINO, ImageReward 지표를 사용한 실험 결과, 기존 방법들에 비해 평균 9% 향상된 성능을 보였습니다.
