오블완14 CLUTR: Curriculum Learning via Unsupervised Task Representation Learning - Paper: https://arxiv.org/pdf/2210.10243.pdf 0. Abstract강화학습 알고리즘은 일반적으로 샘플 비효율적 (sample inefficiency)이며 일반화가 어렵다고 알려짐최근 Unsupervised Environment Design (UED)가 zero-shot 일반화를 위한 새로운 패러다임으로 떠오름 → task 분포의 학습과 샘플링 된 task 들에서의 에이전트 정책 학습을 동시에 수행이는 고정되지 않은 (non-stationary) 과정으로 task 분포가 에이전트 정책과 함께 진화시킴과거의 연구들을 통해 일반화에 대한 개선을 이뤘지만 아직 task 공간에 대한 샘플 효율성을 개선하지는 못했음이에 따라 본 논문은 CLUTR 기법을 제안 → 새로운 커리큘럼 .. 2024. 11. 9. SmartBrush: Text and Shape Guided Object Inpainting with Diffusion Model 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2212.050340. Abstract멀티모달 이미지 인페인팅 (Multi-modal Image Inpainting) → 인페인팅 되는 콘텐츠에 대해 더욱 유연하고 유용한 제어를 제공e.g. 물체에 대한 더욱 풍성한 특징을 설명하기 위해 텍스트 프롬프트를 사용할 수 있으며 마스크 (Mask)는 인페인팅 되는 물체의 모양을 제한하는데 사용본 논문에서는 새로운 확산 (Diffusion) 기반 모델인 SmartBrush를 제안 → 텍스트와 모양 (shape)에 대한 가이드를 사용하여 빈 영역을 물체로 채워줌DALL-E 2나 Stable Diffusion과 같은 이전의 기법들은 텍스트 기반 인페인팅은 가능하지만 모양에 대한 가이드는 제공하지 않아서 생성된 물체.. 2024. 11. 7. 이전 1 2 3 다음
