100.daum.net백과사전세대같은 시기에 살면서 공통의식을 가지는 비슷한 연령층의 사람들. | 각각 33여 년의 시간폭을 가지는 미성년·장년·노년의 3세대가 하나의 '시대'를 구성한다고 할 수 있다. 그러나 이같은 생리학적 규정 외에 사회학적으로는 같은 연령층 집단에 속한 사...백과사전 검색 더보기출처: 다음백과
namu.wikiMy Generation - 나무위키영국의 록밴드 더 후가 1965년 12월 3일에 발매한 1집이다.
발매일
1965년 12월 3일(영국), 1966년 4월 25일(미국)
장르
개러지 록, 프로토 펑크, 하드 록, R&B, 모드
재생시간
36:13
곡수
12곡
프로듀서
셸 타미
개요상세앨범 커버흥행음악성과 평가트랙 리스트2024.04.12웹문서 검색 더보기Love Generation - 나무위키Dreams of Our Generation - 나무위키juniboy97.tistory.com평범한 필기장[DEVOCEAN OpenLab] PEEKABOO : Interactive Video Generation via Masked DiffusionText Conditioning대부분의 최신 text-to-video 방법들은 input으로 text query를 받는 conditional latent diffusion model을 사용한다. Denoising autoencoder는 text caption $c$를 다음과 같이 조건으로 받는다. 여기서 $f_\theta$는 3D UNet이다. 추론동안, input noise는 반복적으로 denoising되고 바래진 text caption을 향해 align된다. 이는 text embedding을 이용한 cross attention을 포함해서 이뤄진다. 3. PESpatio-temporal conditioningInteractive generation을 위해, denoising은 비디오에서 유저가 원하는 객체의 공간적 위치와 움직임에 condition되어야한다. 이는 수식 1에서처럼 전체 latent $z_t$가 text caption $c$에 condition되는 것과 다르게 비디오의 부분은 caption의 부분에 condition되어야하기 때문에 복잡하다. 학습을 시키는 다른 possible solution이 있지만, 본 논문에서는 froze시킨 $f_\theta$를 이용해 연구한다. 3.1 Masked Diffusion 본 논문에서는Masked Cross Attention각 프레임 $f$에 대해, $l_{latents} \times l_{text}$ 크기의 2차원 행렬인 attention mask $M^f_{CA}$를 계산한다. 이 마스크는 각 픽셀-토큰 페어에 대해, 픽셀과 토큰이 모두 foreground이거나, 모두 background이면 1이다. 이는 latents가 정확한 위치에 foreground와 background token에 attend하도록 보장한다.Masked Spatial Attention각 프레임 $f$에 대해, $l_{latents} \times l_{latents}$ 크기의 2차원 행렬인 attention mask $M^f_{SA}$를 계산한다. 각 픽셀 페어에 대해, 이 마스크는 두 픽셀 모두 foreground이거나 모두 background이면 1이다. 이는 foreground와 background가 초기 스텝에 대해 독립적으로 진화하도록 하여 이들이 정확한 위치에 생성된다는 것을 보장하도록 attention을 집중시킨다. 이는 foreground와 background 지역 안에서 충분한 interactioMasked Temporal Attention각 latent pixel $i$에 대해, $l_{video} \times l_{video}$ 크기의 2D 행렬인 mask $M^i_{TA}$를 계산한다. 각 프레임 페어에 대해, 이 mask는 각 프레임에서 모두 foreground 픽셀이거나 background 픽셀이면 1의 값을 가진다. 이는 시간에 따른 foreground와 background latents에 대한 정확한 local context를 제공하기 때문에 generation에 대한 시간적 일관성을 보장한다. 3.3 Zero-training Pipeline DiffusAutomatically Generated Input Masks본 논문에서의 method는 input mask와 독립이기 때문에, 주어진 prompt에 상응하는 객체에 대한 input mask를 생성하기 위해 LLM을 이용할 수 있다. 게다가 이는 유저로부터 text prompt만을 필요로한다는 관점에서 end-to-end 가 될 수 있다.Image GenerationImage generation diffusion 모델은 temporal attention layer 없이 2D-UNet 구조를 기초로 한다. Text-to-video 셋업과 유사하게 Image Diffusion 모델에 적용할 수 있다. 4. Experiments 4.1 Quantitative Analysis4.1.1 Spatial ControlEvaluation Datasets 본 논문은 일상적인 피사체의 실제 위치를 나타내는 고품질 마스크를 사용하여 공개 비디오 데이터세트에서 얻은 벤치마크를 개발했다. 또한 비디오와 피사체를 제어할 때 사용자의 interactive 입력을 나타내는 일련의 (프롬프트, 마스크) 쌍을 큐레이팅했다. Something-something v2-Spatial-Temporal (SSv2-ST) Interactive Motion Control (IMC) LaSOT DAVIS-16 Experimental Setup Zeroscope와 ModelSco4.1.2 Quality ControlFVD score를 통해 quality를 평가한 결과이다. (여기서 FVD score는 이미지 생성에서의 FID score의 video 버전이라고 생각하면 될 것 같다.)4.1.3 Ablation AnalysisAblation on individual attention masks 이 섹션에서는 각 attention layer의 masking을 하나씩 비활성화하면서 실험을 진행했다. 그 결과는 위 이미지와 같다. 하나의 attention mask라도 주어지지 않으면 성능이 상당히 떨어지는 것을 볼 수 있고, $M_{CA}$를 지나지 않을 때 가장 크게 발생했다. 이는 메인 객체의 text token이 bbox 위치에 attention을 집중하지 못한다는 사실로 설명된다. 이는 다른 위치에 객체가 생성되는 결과를 야기한다. $M_{TA}$를18Interactive generation을 위해, denoising은 비디오에서 유저가 원하는 객체의 공간적 위치와 움직임에 condition되어야한다. 이는 수식 1에서처럼 전체 latent $z_t$가 text caption $c$에 condition되는 것과 다르게 비디오의 부분은 caption의 부분에 condition되어야하기 때문에 복잡하다. 학습을 시키는 다른 possible solution이 있지만, 본 논문에서는 froze시킨 $f_\theta$를 이용해 연구한다. 3.1 Masked Diffusion 본 논문에서는Peekaboo2024.05.23블로그 검색 더보기[DEVOCEAN OpenLab] Follow Your Pose : Pose-Guided Text-to-Video Generation using Pose-Free Videos[평범한 학부생이 하는 논문 리뷰] SonicDiffusion : Audio-Driven Image Generation and Editing with Pretrained Diffusion Modelblog.naver.com고마버٩(๑❛ᴗ❛๑)۶Generation51안녕하세여 진짜 오랜만이다.. 저번에 딱 중간고사 전 날에 쓰고 또 안 왓네 ㅎㅎ,, 그럼 중간고사부터 기말이 얼마 안 남은… 지금 시점까지 써볼게효^~^ 사진첩을 뒤적이며.. 기억해볼게요 중간고사 모션때 에펙 터짐 메모리 카드를 더 사야겟음… 에펙 할 때마다 터짐요^^ 거니랑요~ 범죄도시를 봣어용~~ 아 진...2024.06.03jeffdissel.tistory.comIMB(Inside of My Brain)[Thermodynamics] ch 6. Entropy generation.26인 경우 모두를 포함하여 다음과 같이 표현할 수 있다. 여기서, 투입된 열은 reversible일수도, irrversible일수도 있고 상관이 없다. 이제, 위 식을 Generation term을 추가해서 표현하면, 다음과 같이 표현 할 수 있다. (여기서 햇갈리지 말아야할 것은, dQ/T -> Reversible process라는 것이다) 그리고 Sgen...entropy generation2024.04.28[Heat and Mass transfer] Ch 3 ,1-Dimensional, Steady-State Conduction - Uniform E generationtkayyoo.tistory.comThe space of T-Kay[Generative] InstanceDiffusion: Instance-level Control for Image Generation (CVPR'24)36unets/unet_2d_condition.py#L1176 a. Gligen ** GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation (CVPR'23) 존재하는 T2I모델을 활용해 grounding input을 가능하게하기 위해 모든 weight를 freeze하고 gated 메커니즘을 활용해 새로운 trainable layer를 추가하는 GLIGEN(Grounded-Language-to-Image Generation...ControlTKinstancegenerativeinstancediffusionfreeu2024.05.25통합웹 더보기
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