[논문리뷰] DraCo: Draft as CoT for Text-to-Image Preview and Rare Concept Generation본 논문은 기존 MLLM 기반 텍스트-투-이미지(T2I) 생성 모델의 두 가지 주요 한계점, 즉 텍스트 기반 계획의 추상성과 희귀 속성 조합 생성의 어려움을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Text-to-Image Generation#Chain-of-Thought (CoT)#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Visual Planning#Rare Concept Generation#Drafting#Classifier-Free Guidance (CFG)#Image Refinement2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniRefiner: Reinforcement-Guided Local Diffusion Refinement현재 확산 모델들이 참조 이미지를 사용하여 이미지를 정제할 때 로고, 텍스트, 얼굴 특징, 복잡한 패턴과 같은 세부 시각적 디테일을 보존하는 데 어려움 을 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Image Refinement#Reinforcement Learning#Fine-Grained Editing#Reference-Guided Generation#Latent Diffusion#Visual Fidelity#Detail Restoration2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중