이미지 편집 누적 오류 줄이는 ACEdit 발표
Key Point
여러 번 편집할 때마다 품질이 떨어지는 근본적인 문제를 해결하는 훈련 방식이 제시되어, 실제 사용 환경에서 안정적인 이미지 편집 도구 개발에 영향을 줄 수 있다.
핵심 요약
- 이미지 편집 모델은 단일 편집에서는 좋은 결과를 내지만, 여러 번의 편집을 반복하면 품질이 떨어지는 문제가 있다.
- 각 편집마다 분포 변화가 누적되어, 원래 학습한 입력 분포와 실제 다중 편집 추론 단계 사이의 간격이 벌어지기 때문이다.
- ACEdit는 모델이 훈련 과정에서 자신의 이전 편집 결과물에 직접 작동하도록 강제하는 학습 방식을 도입했다.