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Text Slider는 확산 모델(Diffusion Models)을 사용하여 이미지 및 비디오를 합성할 때, 시각적 개념을 미세하고 연속적으로 제어할 수 있도록 설계된 경량(lightweight), 효율적, 플러그 앤 플레이(plug-and-play) 방식의 프레임워크
최근 확산 모델의 발전으로 이미지 및 비디오 합성이 크게 향상되었지만, 기존의 concept 제어 방법들(예: Concept Slider, Attribute Control)은 다음과 같은 한계
• 높은 리소스 요구사항: slider나 임베딩을 학습시키기 위해 많은 훈련 시간과 GPU 메모리 사용량이 필요
• 낮은 확장성 및 적응성: 서로 다른 확산 모델 백본(diffusion backbones)에 대해 재훈련이 필요하여 확장성과 실용성이 제한
Stable Diffusion 1.5 (SD-1.5)용으로 훈련된 슬라이더는 Stable Diffusion XL (SD-XL) 또는 FLUX.1와 호환 x
• 제어의 모호성: 텍스트 프롬프트만으로는 미소의 정도와 같은 특정 시각적 개념의 미묘한 변화나 강도 수준을 연속적이고 세밀하게 표현하기 어려움
Text Slider는 이러한 한계를 해결하고 이미지 및 비디오 합성에서 연속적이고 유연하며 미세한 개념 제어를 가능하게 하는 것을 목표
2. Text Slider의 핵심 방법론 (LoRA 어댑터 및 텍스트 인코더)
Text Slider의 핵심은 확산 모델 자체를 수정하거나 역전파할 필요 없이, 사전 훈련된 텍스트 인코더() 내에서 저랭크 방향(low-rank directions)을 식별하고 학습하는 것
1. LoRA 적용: Text Slider는 확산 모델의 텍스트 인코더에 LoRA(Low-Rank Adapters) 모듈을 삽입하고 미세 조정
2. 훈련 효율성: 확산 모델을 통과하는 역전파(backpropagation)가 필요 없기 때문에, 훈련 시간과 GPU 메모리 사용량을 감소
-> Concept Slider가 저랭크 방향을 확산 모델에 넣는 것과는 다른 방식
3. 대조 프롬프트 기반 학습: 목표 개념이 주어지면, 학습된 저랭크 방향()은 긍정적인 속성()의 표현을 강화하고 부정적인 속성()의 존재를 줄이도록
-> 이는 사전 훈련된 텍스트 인코더()에서 얻은 프롬프트 임베딩과 적응된 인코더()에서 얻은 임베딩 사이의 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화하여 학습
4. 연속적 제어: 추론 시 **스케일링 인자()**를 조정하여 concept 강도를 미세하게 제어가능, 이 스케일링 인자는 LoRA 공식(식 1)에서 업데이트 강도를 조절합니다.
5. 구조 보존: 속성 조작 중 다른 속성(예: 나이, 성별)이 의도치 않게 영향을 받는 것을 방지하기 위해 보존되어야 하는 개념()을 임베딩 계산에 통합하여 학습된 방향이 더욱 분리되도록
3. 효율성 및 일반화 능력
Text Slider는 경쟁 방법론 대비 현저히 우수한 효율성과 일반화 능력
• 효율성:
◦ 훈련 속도: Concept Slider보다 5배, Attribute Control보다 47배 빠름
◦ GPU 메모리: Concept Slider 대비 거의 2배, Attribute Control 대비 4배 감소.
◦ SD-XL 기준으로, Attribute Control 대비 GPU 메모리는 , 훈련 시간은 만 사용
• 모델 간 호환성 (플러그 앤 플레이): 텍스트 인코더가 여러 확산 모델에서 공유되기 때문에, Text Slider는 재훈련 없이 다양한 아키텍처에서 연속적인 concept 제어를 지원
◦ 이미지 생성: SD-XL 및 SD-1.5에서 경쟁적인 성능을 달성
◦ 비디오 생성: AnimateDiff를 사용한 Text-to-Video 및 MeDM을 사용한 Video-to-Video 작업으로 자연스럽게 확장, 시간적 일관성을 유지하면서 연속적이고 미세한 concept 조작을 가능
◦ Transformer 기반 모델: SD-3 및 FLUX.1-schnell과 같이 CLIP 및 OpenCLIP 인코더를 사용하는 다른 Transformer 기반 확산 모델
• 다중 개념 합성: Text Slider는 여러 슬라이더를 순차적으로 적용하여 구조적 일관성을 유지하면서 원하는 개념을 효과적으로 조절
4. 정량적 평가(∆CLIP, LPIPS) 및 사용자 연구 결과
• 정량적 결과: Text Slider는 SD-XL 및 SD-1.5 모두에서 ∆CLIP 및 LPIPS 지표에서 경쟁적인 성능을 달성하면서도 훈련 시간과 GPU 메모리 사용량을 크게 줄임
• 사용자 연구: 59명의 참가자를 대상으로 한 주관적 평가에서, Text Slider는 이모든 작업과 모든 평가 기준(속성 제어 효율성, 전환의 부드러움, 콘텐츠 보존)에서 모든 기준선(Concept Slider, Attribute Control, Prompting, Video-P2P)보다 우수한 성능
5. 결론 및 한계
Text Slider는 매우 효율적이고 적응성이 뛰어나며 plug and play 방식의 연속적 concept 제어 방법을 제안하며, 슬라이더 학습에 필요한 계산 비용을 획기적으로 감소
다만, Text Slider는 저랭크 적응(low-rank adaptation)의 한계를 계승하여, 과도하게 큰 추론 시 스케일링 인자에 민감할 수 있으며, 기본 지식의 치명적인 망각(catastrophic forgetting) 유발 --> 부자연스러운 표현이나 구조적 왜곡 가능
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