연구진이 디퓨전 모델 기반의 새로운 프레임워크 'Diff-CA'를 제안했어요. 이 프레임워크는 생성 품질 저하 없이 대비 분석을 가능하게 해요. 공통 요인과 특이 요인을 분리하여 이미지 생성 및 편집 성능을 향상시킬 수 있어요.
기존 대비 분석 방법의 한계를 극복하기 위해, 프롬프트가 필요 없는 이미지 조건부 디퓨전 모델을 학습했어요. 약한 감독을 통해 공통 및 특이 요인을 분리하는 방식을 사용했어요.
공통 요인과 특이 요인을 교환하거나 보간하여 특정 작업을 수행할 수 있으며, 이는 기존 연구에서 가정된 가법 대비 인수 분리가 만족될 때 가능해요.