Southern California 대학과 Harvard 대학의 연구팀은 DreamDistribution이라는 새로운 이미지 생성 모델을 개발하기 위해 협력했습니다. 모델은 힌트를 통해 학습하여 몇 개의 참조 이미지만으로 매우 다양하고 개인화된 이미지를 생성하며, 텍스트 생성 이미지 및 3D 모델링 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 평가에서 우수한 결과는 이미지 생성 기술에 새로운 혁신을 가져오는 광범위한 생성 작업에서 큰 응용 가능성을 나타냅니다.
서던캘리포니아대학교와 하버드대학교 연구팀은 아주 적은 수의 참조 사진을 유도하고 학습함으로써 고도로 다양하고 개인화된 이미지 생성을 달성하는 DreamDistribution 생성 모델을 공동으로 출시했습니다. 이 방법은 텍스트 생성 이미지에 적합할 뿐만 아니라 3D 생성 분야에서도 좋은 성능을 발휘합니다. DreamDistribution은 평가에서 우수한 결과를 달성하여 더 넓은 범위의 발전 작업에 사용할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
DreamDistribution 모델의 등장은 이미지 생성 기술의 새로운 지평을 열었습니다. 다양하고 개인화된 이미지 생성의 획기적인 발전은 미래의 이미지 생성 애플리케이션에 대한 무한한 가능성을 제공하며 다양한 응용 및 개발을 기대해 볼 가치가 있습니다.