[논문리뷰] WithAnyone: Towards Controllable and ID Consistent Image Generation본 논문은 텍스트-투-이미지 생성 모델에서 레퍼런스 인물의 ID(Identity)를 일관성 있게 유지하면서도, 레퍼런스 이미지를 단순히 복사하는 듯한 'copy-paste' 아티팩트 를 줄이고 생성된 이미지의 표현, 포즈, 조명 등의 다양성 및 제어 가능성 을 높이는 것을 목표로 합니다.#Review#Identity-Consistent Generation#Text-to-Image Diffusion#Copy-Paste Artifacts#Contrastive Learning#Multi-Identity Dataset#Controllable Generation#ID-Preservation2025년 10월 17일댓글 수 로딩 중